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 24 522 名订阅者,在 教育 类别中位列第 8 070,并在 伊朗 地区排名第 13 771

📊 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 24 522 名订阅者。

根据 22 六月, 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 -150,过去 24 小时变化为 -5,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 7.45%。内容发布后 24 小时内通常能获得 1.90% 的反应,占订阅者总量。
  • 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 1 829 次浏览,首日通常累积 465 次浏览。
  • 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 3
  • 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 23 六月, 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。

24 522
订阅者
-524 小时
-417
-15030
帖子存档
Paper2Code: Automating Code Generation from Scientific Papers in Machine Learning 24 Apr 2025 · Minju Seo, Jinheon Baek, Seon
Paper2Code: Automating Code Generation from Scientific Papers in Machine Learning 24 Apr 2025 · Minju Seo, Jinheon Baek, Seongyun Lee, Sung Ju Hwang · Paper: https://arxiv.org/pdf/2504.17192v2.pdf Code: https://github.com/going-doer/paper2code @Machine_learn

🤼 مسابقه‌ برنامه‌نویسی کوئرا در حوزه هوش‌مصنوعی با همکاری فدراسیون کشتی ایران 🎁 بیش از ۶۰ میلیون تومان جایزه نقدی و کلی هدا
🤼 مسابقه‌ برنامه‌نویسی کوئرا در حوزه هوش‌مصنوعی با همکاری فدراسیون کشتی ایران 🎁 بیش از ۶۰ میلیون تومان جایزه نقدی و کلی هدایای جذاب دیگه… ✔️ فرصت استخدام ✔️ گواهینامه معتبر ✔️ فینال حضوری جذاب در کنار بزرگان کشتی ایران! 🌐 اطلاعات بیشتر و ثبت‌نام رایگان: 🔗 https://quera.org/r/qpey6 ➖➖➖➖ #Quera‏

فقط نفر سوم از این مقاله باقی مونده....!

🎓Advanced Applications of Machine Learning in Bioinformatics 🗓Publish year: 2025 📎 Study thesis @Machine_learn
🎓Advanced Applications of Machine Learning in Bioinformatics 🗓Publish year: 2025 📎 Study thesis @Machine_learn

فقط ٣ روز تا سابميت اين مقاله باقي مونده...!

Repost from Papers
با عرض سلام دوستانی که مقاله در حوزه پزشکی نیاز داشتن. Comparative analysis on transfer learning model and optimizer for multimodal wound image classification نفرات ۳ و ۴ قابل اضافه شدن می باشند. 3: 400$ 4: 300$ زمان تقریبی سابمیت ۵ روز دیگر. Jouranl: Scientific Report @Raminmousa @Machine_learn @Paper4money

The 2025 AI Index Report 📚 Read @Machine_learn
The 2025 AI Index Report 📚 Read @Machine_learn

Reinforcement Learning: An Overview 📚 Book @Machine_learn
Reinforcement Learning: An Overview 📚 Book @Machine_learn

فقط ٢ جايگاه از اين مقاله باقي مونده...!

Deliberation on Priors: Trustworthy Reasoning of Large Language Models on Knowledge Graphs 🖥 Github: https://github.com/reml
Deliberation on Priors: Trustworthy Reasoning of Large Language Models on Knowledge Graphs 🖥 Github: https://github.com/reml-group/deliberation-on-priors 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2505.15210v1 @Machine_learn

Repost from Papers
با عرض سلام دوستانی که مقاله در حوزه پزشکی نیاز داشتن. Comparative analysis on transfer learning model and optimizer for multimodal wound image classification نفرات ۳ و ۴ قابل اضافه شدن می باشند. 3: 400$ 4: 300$ زمان تقریبی سابمیت ۵ روز دیگر. Jouranl: Scientific Report @Raminmousa @Machine_learn @Paper4money

Probability Cheatsheet @Machine_learn

Full PyTorch Implementation of Compressive Transformer 📚 Link @Machine_learn
Full PyTorch Implementation of Compressive Transformer 📚 Link @Machine_learn

DeepSeek-Coder DeepSeek Coder is composed of a series of code language models, each trained from scratch on 2T tokens, with a composition of 87% code and 13% natural language in both English and Chinese. We provide various sizes of the code model, ranging from 1B to 33B versions. Each model is pre-trained on project-level code corpus by employing a window size of 16K and an extra fill-in-the-blank task, to support project-level code completion and infilling. For coding capabilities, DeepSeek Coder achieves state-of-the-art performance among open-source code models on multiple programming languages and various benchmarks. Creator: Deepseek-AI Stars ⭐️: 15.6k Forked by: 1.5k Github Repo: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Coder @Machine_learn

Exercises in Machine Learning Download, read, and practice: arxiv.org/pdf/2206.13446 GitHub Repo: https://github.com/michaelg
Exercises in Machine Learning Download, read, and practice: arxiv.org/pdf/2206.13446 GitHub Repo: https://github.com/michaelgutmann/ml-pen-and-paper-exercises @Machine_learn

Brownian Motion 📚 Book @Machine_learn
Brownian Motion 📚 Book @Machine_learn

اين مقاله تا فردا شب زمان مونده....!

Repost from Papers
با عرض سلام ما به يك نفر با قبولي شرايط براي مقاله جديدمون در حوزه شناسايي عوامل استرس زا و جلوگيري از خودكشي نياز داريم. مقاله قبليمون https://t.me/Machine_learn/3406 جهت بررسي شرايط با ايدي بنده در ارتباط باشين @Raminmousa

Comprehensive Analysis of Random Forest and XGBoost Performance with SMOTE, ADASYN, and GNUS Under Varying Imbalance Levels.
Comprehensive Analysis of Random Forest and XGBoost Performance with SMOTE, ADASYN, and GNUS Under Varying Imbalance Levels. 📕 Paper: https://www.mdpi.com/2227-7080/13/3/88 🔥 Dataset: https://www.kaggle.com/code/rinichristy/customer-churn-prediction-2020 @Machine_learn

A New Efficient Hybrid Technique for Human Action Recognition Using 2D Conv-RBM and LSTM with Optimized Frame Selection 📕 Pa
A New Efficient Hybrid Technique for Human Action Recognition Using 2D Conv-RBM and LSTM with Optimized Frame Selection 📕 Paper: https://www.mdpi.com/2227-7080/13/2/53 🔥 Datasets: KTH: https://www.csc.kth.se/cvap/actions/ UCF Sports: https://www.crcv.ucf.edu/research/data-sets/ucf-sports-action/ HMDB51: https://serre-lab.clps.brown.edu/resource/hmdb-a-large-human-motion-database/ @Machine_learn