现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
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 位。
📊 受众指标与增长动态
自 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 天
-9930 天
帖子存档
✅ مروری مختصر بر مباحثی که در دوره ي تخصصی " پیاده سازی شبکه های عصبی در متلب" آموزش داده خواهد شد.
تئوری ➕ پیادهسازی ➕ پروژه عملی
مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
#شبکه_عصبی
#دوره
#پروژه_محور
#کلاسبندی
#پیشبینی
#خوشه_بندی
#کاهش_بعد
#مدلسازی
#استخراج_ویژگی
#تئوری #پیاده_سازی #پروژه_عملی
#mlp #perceptron #rbf #elm #pnn #som #recurrent #jordan #elman
ظرفیت باقی مانده: 4 نفر
زمان برگزاری: چهارشنبه ها (هر جلسه 5 ساعت )
مدت دوره: 25 ساعت
جهت کسب اطلاعات بیشتر با شماره زیر تماس بگیرید:
0936-038-2687
@onlinebme_admin
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
https://telegram.me/joinchat/BcXDaEEL4FjSZ9Uxrki-9Q
#Investigating Capsule Networks with Dynamic Routing for
Text Classification
#paper
@Machine_learn
#Investigating Capsule Networks with Dynamic Routing for
Text Classification
#paper
@Machine_learn
#Python Projects for Kids — Jessica Ingrassellino (en) 2016
#book #python #beginner
@Machine_learn
#Python Projects for Kids — Jessica Ingrassellino (en) 2016
#book #python #beginner
@Machine_learn
#Machine learning in scikit-learn
#python library
#tutorial
@machine_learn
http://gaelvaroquaux.github.com/scikit-learn-tutorial/
#Deep Learning Papers Reading Roadmap
#Roadmap
#deeplearning
#papers
@Machine_learn
http://github.com/floodsung/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap
#Segmentation of bone structure in X-ray images using #convolutional neural network
#CNN #DL #Xray #image_classification
@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
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
#How to build an image #classifier with greater than #97% accuracy
🤔
@Machine_learn
https://medium.freecodecamp.org/how-to-build-the-best-image-classifier-3c72010b3d55
#From Attention in Transformers to Dynamic Routing in Capsule Nets
#CapsuleNet
#Dynamic_Routing
@Machine_learn
https://staff.fnwi.uva.nl/s.abnar/?p=108
#Machine Learning with Python Cookbook: Practical Solutions from Preprocessing to #Deep Learning
#book
@Machine_learn
#Machine Learning with Python Cookbook: Practical Solutions from Preprocessing to #Deep Learning
#book
@Machine_learn
#Hot topic for project, thesis, and research – Machine Learning
#thesis #research #DL
@Machine_learn
https://www.techsparks.co.in/hot-topic-for-project-and-thesis-machine-learning/
#A Gentle Introduction to Computer Vision
#CV
@Machine_learn
https://machinelearningmastery.com/what-is-computer-vision/
#Sentiment Analysis approaches
#single domain and multi-domain
#slide
#Author:@Raminmousa
@Machine_learn
#Sentiment Analysis approaches
#single domain and multi-domain
#slide
#Author:@Raminmousa
@Machine_learn
#Introduction To Machine Learning
classification and clustering
#slide
#Author:@Raminmousa
@Machine_learn
