ch
Feedback
Machine learning books and papers

Machine learning books and papers

前往频道在 Telegram

📈 Telegram 频道 Machine learning books and papers 的分析概览

频道 Machine learning books and papers (@machine_learn) 英语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 24 510 名订阅者,在 教育 类别中位列第 8 033,并在 伊朗 地区排名第 13 749

📊 受众指标与增长动态

невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 24 510 名订阅者。

根据 03 七月, 2026 的最新数据,频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -99,过去 24 小时变化为 2,整体触达仍然可观。

  • 认证状态: 未认证
  • 互动率 (ER): 平均受众互动率为 6.54%。内容发布后 24 小时内通常能获得 2.24% 的反应,占订阅者总量。
  • 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 1 603 次浏览,首日通常累积 549 次浏览。
  • 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 1
  • 主题关注点: 内容集中在 disorder, psy, مقاله, framework, graph 等核心主题上。

📝 描述与内容策略

作者将该频道定位为表达主观观点的平台:
Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn

凭借高频更新(最新数据采集于 04 七月, 2026),频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动,使其成为 教育 类别中的关键影响点。

24 510
订阅者
+224 小时
-107
-9930
帖子存档
StarAi: FREE Deep Reinforcement Learning Course --- @Machine_learn ---- https://www.starai.io/course/

Handling imbalanced datasets in machine learning What should and should not be done when facing an imbalanced classes problem? #report #ML @Machine_learn

Handling imbalanced datasets in machine learning What should and should not be done when facing an imbalanced classes problem
Handling imbalanced datasets in machine learning What should and should not be done when facing an imbalanced classes problem? #report #ML @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 R_CNN Fast-RCNN Mask-RCNN 2:RNN 3:LSTM 4:CapsuleNet 5:Siamese: siamese cnn siamese lstm siamese bi-lstm siamese CapsuleNet 6:time series data SVR DT(cart) Random Forest linear Bagging Boosting جهت درخواست و راهنمایی در رابطه با پیاده سازی مقالات و پایان نامه ها در رابطه با مباحث deep learning و machine learning با ایدی زیر در ارتباط باشید @Raminmousa

@Machine_learn #paper #video We Can All Become Video Game Characters With This AI Video: https://www.youtube.com/watch?v=Y73iUAh56iI Paper: https://arxiv.org/abs/1904.08379

Augmented-Reality-Deep-Dream #Python #Code #caffe #DL @Machine_learn

آدرس وب سایت هاس خارجی ارایه دهنده کورس های آموزشی دیتاساینس: eu.udacity.com www.coursera.org www.datacamp.com www.udemy.com آدرس موسسات ایرانی ارایه دهنده آموزش های دیتاساینس : www.tihe.ac.ir faradars.org وب سایتی که کورس ها رو بصورت رایگان گذاشته: bitdownload.ir #Data_science @Machine_learn

🏛 یک دانشگاه در گوشی شما 📲 ⬅️ کلاس مناسب خود را انتخاب کنید و #رایگان متخصص شوید‼️ 🔻‏════════🔻 📙 درس : آموزش نرم افزارهای رشته °کامپیوتر° 🏫 محل برگزاری : @cofeeng ➖➖📖➖➖ 📙 درس : برنامه‌نویسی و طراحی‌وب از پایه تا پیشرفته 🏫 محل برگزاری : @Computer_IT_Engineering ➖➖📖➖➖ 📙 درس: راهنمای تبدیل شدن به یک مهندس تمام عیار!!! 🏫 محل برگزاری: @ba1ClickBeyamooz ➖➖📖➖➖ 📙 درس : آموزش هک و امنیت سایت از پایه تا پیشرفته 🏫 محل برگزاری : @fullsecurity ➖➖📖➖➖ 📙 درس: آموزش طراحی به همراه فایل های لایه باز 🏫 محل برگزاری: @sorenagfx ➖➖📖➖➖ 📙درس: آموزش های صفر تا صد کامپیوتر 🏫محل برگزاری: @CEngineer93 ➖➖📖➖➖ 📙 درس: صفرتا100تکنیکهای فتوشاپ 🏫 محل برگزاری: @sefidcg ➖➖📖➖➖ 📙 درس : برنامه‌نویسی Python از پایه تا پیشرفته 🏫 محل برگزاری : @PYTHONForever ➖➖📖➖➖ 📙 درس : منبع کامل مهندسی برق و کامپیوتر 🏫 محل برگزاری : @ketabestanbargh ➖➖📖➖➖ 📙درس: آموزش برنامه نویسی به سبک طنز 🏫محل برگزاری: @FunProGraminG ➖➖📖➖➖ 📙 درس: آموزش برنامه نویسی | ++C مخصوص مبتدیان 🏫 محل برگزاری: @WorldCode_Cpp ➖➖📖➖➖ 📙 درس: آموزش تخصصی تست نفوذ 🏫 محل برگزاری: @Mx_Team ➖➖📖➖➖ 📙 درس: آموزش HACK و امنیت مخصوص بازار کار 🏫 محل برگزاری: @Vip_Security ➖➖📖➖➖ 📙 درس : آناليز ، پياده سازى و امنيت در شبكه Microsoft 🏫 محل برگزارى @vueexam ➖➖📖➖➖ 📙 درس: آموزش طراحی وب و قالب نویسی از مقدماتی 🏫 محل برگزاری: @LearnFast ➖➖📖➖➖ 📙 درس : مدارمنطقی کنکور ارشد و دکترا 🏫 محل برگزاری : @manteghi01 ➖➖📖➖➖ 📙 درس : کتابخانه Python& Deep learning 🏫 محل برگزاری : @Machine_learn ➖➖📖➖➖ 📙 درس: آموزش شبکه و امنیت از مقدماتی 🏫 محل برگزاری: @ModirShabake ➖➖📖➖➖ 📙 درس: اخبار روز IT 🏫 محل برگزاری: @bytelearn ➖➖📖➖➖ 📙 درس: اصول و فنون استخدام در شرکت‌های معتبر 🏫 محل برگزاری: @EmploymentinIT ➖➖📖➖➖ 📙 درس: آموزش 0تا100 موبایل و کامپیوتر 🏫 محل برگزاری: @tec_show ➖➖📖➖➖ 📙 درس: آموزش برنامه نویسی پایتون مخصوص مبتدیان 🏫 محل برگزاری: @Python_0to100 ➖➖📖➖➖ 📙 درس: آموزش تنظیم و کانفیگ cPanel 🏫 محل برگزاری: @FullPackage ➖➖📖➖➖ 📙 درس : برنامه نویسی پیشرفته 🏫 محل برگزاری : @Learncpp ➖➖📖➖➖ 📙 درس: چگونه هکر شویم ؟ از صفر تا صد ! 🏫 محل برگزاری: @Black_Security ➖➖📖➖➖ 📙درس : 0تا100 کالی linux و تست و نفوذ و هک و امنیت 🏫محل برگزاری : @kali_linuxxx ➖➖📖➖➖ 📙 درس : 0 تا 100 هک و تست نفوذ 🏫 محل برگزاری : @kaliboys ➖➖📖➖➖ 📙 درس: آموزش تعمیرات موبایل و ترفندهای روز 🏫 محل برگزاری: @apkgold ➖➖📖➖➖ 📙 درس: آموزش فتوشاپ از پایه تا پیشرفته 🏫 محل برگزاری: @iPschannel ➖➖📖➖➖ 📙 درس : استخدام و کسب درآمد مهندسین کامپیوتر 🏫 محل برگزاری : @engjobs ➖➖📖➖➖ 📙 درس : آموزش صفرتا صد «حسابداری » 🏫 محل برگزاری : @fileaccunting 🔺‏════════🔺 این دانشگاه مجازی و "رایگان" است برای شرکت در کلاس‌ها کافیست در کانال مورد نظر عضو شوید و هر روز از آموزش‌های کلاس رایگان بهرمند شوید.

#Deep Set Prediction Networks #paper #DL @Machine_learn

#Deep Set Prediction Networks #paper #DL @Machine_learn
#Deep Set Prediction Networks #paper #DL @Machine_learn

Math Adventures with Python — Peter Farrell (en) 2019 #book #python @Machine_learn

Math Adventures with Python — Peter Farrell (en) 2019 #book #python @Machine_learn
Math Adventures with Python — Peter Farrell (en) 2019 #book #python @Machine_learn

Pythia (Facebook) — Greek god doing Deep learning ___ @Machine_learn __ https://link.medium.com/dknDKSuVqX

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 R_CNN Fast-RCNN Mask-RCNN 2:RNN 3:LSTM 4:CapsuleNet 5:Siamese: siamese cnn siamese lstm siamese bi-lstm siamese CapsuleNet 6:time series data SVR DT(cart) Random Forest linear Bagging Boosting جهت درخواست و راهنمایی در رابطه با پیاده سازی مقالات و پایان نامه ها در رابطه با مباحث deep learning و machine learning با ایدی زیر در ارتباط باشید @Raminmousa

A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks #GAN #StyleGAN #paper @Machine_learn

A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks #GAN #StyleGAN #paper @Machine_learn
A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks #GAN #StyleGAN #paper @Machine_learn

HoloGAN: Unsupervised learning of 3D representations from natural images #GAN #paper #DL @Machine_learn