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

Gaussian Processes for Machine Learning – C. E. Rasmussen, Christopher K. I. Williams (en) 2006 #book #middle #theory @Machine_learn

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

Advanced Analytics with Spark — S. Ryza и др. (en) 2017 #book #middle #spark @Machine_learn

Advanced Analytics with Spark — S. Ryza и др. (en) 2017 #book #middle #spark @Machine_learn
Advanced Analytics with Spark — S. Ryza и др. (en) 2017 #book #middle #spark @Machine_learn

#Alice_Zheng_Feature_Engineering_for_Machine_Learning_2018 #book @Machine_learn

#Alice_Zheng_Feature_Engineering_for_Machine_Learning_2018 #book @Machine_learn
#Alice_Zheng_Feature_Engineering_for_Machine_Learning_2018 #book @Machine_learn

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

Machine Learning Refined — J. Watt, R. Borhani, A. K. Katsaggelos (en) 2016 #book #middle #theory @Machine_learn

Machine Learning Refined — J. Watt, R. Borhani, A. K. Katsaggelos (en) 2016 #book #middle #theory @Machine_learn
Machine Learning Refined — J. Watt, R. Borhani, A. K. Katsaggelos (en) 2016 #book #middle #theory @Machine_learn

Applied Text Analysis with Python — B. Bengfort, R. Bilbro, T. Ojeda (en) 2016 #book #middle #python @Machine_learn

Applied Text Analysis with Python — B. Bengfort, R. Bilbro, T. Ojeda (en) 2016 #book #middle #python @Machine_learn
Applied Text Analysis with Python — B. Bengfort, R. Bilbro, T. Ojeda (en) 2016 #book #middle #python @Machine_learn

Practical Machine Learning – Sunila Gollapudi (en) #book #middle #theory @Machine_learn

Practical Machine Learning – Sunila Gollapudi (en) #book #middle #theory @Machine_learn
Practical Machine Learning – Sunila Gollapudi (en) #book #middle #theory @Machine_learn

#Marcos Lopez de Prado-Advances in Financial Machine Learning-Wiley #2018 #book @Machine_learn

#Biostatistical modeling Frank Harrel #note @Machine_learn

#Biostatistical modeling Frank Harrel #note @Machine_learn
#Biostatistical modeling Frank Harrel #note @Machine_learn

🔴 OpenCV Computer Vision with Python بینایی ماشین با پایتون و opencv @Machine_learn

@CVision اخبار حوزه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی مقالات و یافته های جدید یادگیری عمیق آموزشهای مرتبط با تنسرفلو و کراس بینایی ما
@CVision اخبار حوزه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی مقالات و یافته های جدید یادگیری عمیق آموزشهای مرتبط با تنسرفلو و کراس بینایی ماشین و پردازش تصویر و ... #deep_learning #tensorflow #keras #computer_vision #vision @cvision