ar
Feedback
Machine learning books and papers

Machine learning books and papers

الذهاب إلى القناة على Telegram

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Machine learning books and papers

تُعد قناة Machine learning books and papers (@machine_learn) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 24 509 مشتركاً، محتلاً المرتبة 8 019 في فئة التعليم والمرتبة 13 748 في منطقة إيران.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 24 509 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 04 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -101، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 3، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.50‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.21‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 594 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 541 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 2.
  • الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل disorder, psy, مقاله, framework, graph.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 05 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التعليم.

24 509
المشتركون
+324 ساعات
-97 أيام
-10130 أيام
أرشيف المشاركات
Gaussian Processes for Machine Learning – C. E. Rasmussen, Christopher K. I. Williams (en) 2006 #book #middle #theory @Machin
Gaussian Processes for Machine Learning – C. E. Rasmussen, Christopher K. I. Williams (en) 2006 #book #middle #theory @Machine_learn

#Starting Out With Python #2018 #Book @Machine_learn

#Starting Out With Python #2018 #Book @Machine_learn
#Starting Out With Python #2018 #Book @Machine_learn

Python Machine Learning Case Studies — Danish Haroon (en) 2017 #book #middle #python @Machine_learn

Python Machine Learning Case Studies — Danish Haroon (en) 2017 #book #middle #python @Machine_learn
Python Machine Learning Case Studies — Danish Haroon (en) 2017 #book #middle #python @Machine_learn

discriminative : 1:#Regression 2:#Logistic regression 3:#decision tree(Hunt) 4:#neural network(traditional network, deep netw
discriminative : 1:#Regression 2:#Logistic regression 3:#decision tree(Hunt) 4:#neural network(traditional network, deep network) 5:#Support Vector Machine(SVM) Generative: 1:#Hidden Markov model 2:#Naive bayes 3:#K-nearest neighbor(KNN) 4:#Generative adversarial networks(GANs) Deep learning: 1:CNN 2:RNN 3:LSTM 4:CapsuleNet 5:Siamese: siamese cnn siamese lstm siamese bi-lstm siamese CapsuleNet 6:time series data درخواست پیاده سازی @RaminMousa

#Recent Advances in Recurrent Neural Networks #paper @Machine_learn

#CNN #Survay #paper @Machine_learn

R: Unleash Machine Learning Techniques — Raghav Bali, Dipanjan Sarkar, Brett Lantz, Cory Lesmeister (en) 2016 #book #junior #r_lang @Machine_learn

R: Unleash Machine Learning Techniques — Raghav Bali, Dipanjan Sarkar, Brett Lantz, Cory Lesmeister (en) 2016 #book #junior #
R: Unleash Machine Learning Techniques — Raghav Bali, Dipanjan Sarkar, Brett Lantz, Cory Lesmeister (en) 2016 #book #junior #r_lang @Machine_learn

Big Data Analysis for Bioinformatics and Biomedical Discoveries — Shui Qing Ye (en) 2015 #book #middle @Machine_learn

Big Data Analysis for Bioinformatics and Biomedical Discoveries — Shui Qing Ye (en) 2015 #book #middle @Machine_learn
Big Data Analysis for Bioinformatics and Biomedical Discoveries — Shui Qing Ye (en) 2015 #book #middle @Machine_learn

Introduction to Deep Learning (en).pdf3.71 MB

Introduction to Deep Learning — Sandro Skansi (en) 2018 Введение в область нейронных сетей. #book #beginner
Introduction to Deep Learning — Sandro Skansi (en) 2018 Введение в область нейронных сетей. #book #beginner

#Natural Language Processing #book #Machine_learn

From Curve Fitting to Machine Learning – Achim Zielesny (en) 2016 #book #junior #theory @Machine_learn

From Curve Fitting to Machine Learning – Achim Zielesny (en) 2016 #book #junior #theory @Machine_learn
From Curve Fitting to Machine Learning – Achim Zielesny (en) 2016 #book #junior #theory @Machine_learn

Mastering Machine Learning with Python in Six Steps — M. Swamynathan (en) 2017 #book #beginner #python @Machine_learn

Mastering Machine Learning with Python in Six Steps — M. Swamynathan (en) 2017 #book #beginner #python @Machine_learn
Mastering Machine Learning with Python in Six Steps — M. Swamynathan (en) 2017 #book #beginner #python @Machine_learn

Understanding Machine Learning from Theory to Algorithms – Shai Shalev-Shwartz, Shai Ben-David (en) 2014 #book #junior #theory @Machine_learn