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 24 517 名订阅者,在 教育 类别中位列第 8 056,并在 伊朗 地区排名第 13 757

📊 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 24 517 名订阅者。

根据 24 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 -165,过去 24 小时变化为 -3,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 6.78%。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 1 663 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 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 25 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。

24 517
订阅者
-324 小时
-477
-16530
帖子存档
🎬 Random Graphs 🎞 Watch ▫️Part 1 ▫️Part 2 @Machine_learn

در پروژه MedicalRec ما نياز به يه نفر جهت مشاركت داريم(جايگاه ٧) Project Title: MedRec: Medical recommender system for image
در پروژه MedicalRec ما نياز به يه نفر جهت مشاركت داريم(جايگاه ٧) Project Title: MedRec: Medical recommender system for image classification without retraining Github: https://github.com/Ramin1Mousa/MedicalRec Journal: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence Impact factor: 20.8 🔸 7- 200$❌ جهت مشارکت می تونید به ایدی بنده پیام بدین. 🧠🧠🧠🧠🧠 @Raminmousa

Foundations of Geometry. DAVID HILBERT, PH. D. 📚 Book @Machine_learn
Foundations of Geometry. DAVID HILBERT, PH. D. 📚 Book @Machine_learn

⭐️ Fast Think-on-Graph: Wider, Deeper and Faster Reasoning of Large Language Model on Knowledge Graph 🖥 Github: https://gith
⭐️ Fast Think-on-Graph: Wider, Deeper and Faster Reasoning of Large Language Model on Knowledge Graph 🖥 Github: https://github.com/dosonleung/fasttog 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2501.14300v1 @Machine_learn

Discrete Matematics and applications 🔗 link @Machine_learn
Discrete Matematics and applications 🔗 link @Machine_learn

در این پروژه امکان اموزش کامل کد نویسی مدل هم برای کسانی که مشارکت میکنن فراهم

Repost from Papers
با عرض سلام پروژه MedicalRec تنها نفر ٤ ام باقي مونده و امشب استارت کار میباشد. 🫥🫥🫥🫥 هدف اصلی این پروژه اموزش یک مدل پیشنهاد دهنده ی مدل برای مسائله طبقه بندی تصاویر پزشکی میباشد که از اموزش مجدد مدل ها جلوگیری میکند. این مسائله با جنبه جلوگیری از مصرف انرژی اموزشی و زمان اموزش مدل ها ارائه می شود. برای این منظور ۵۰۰۰ مقاله در این زمینه جمع اوری شده است. جزئیات بیشتر در لینک گیت قرار دارد. Project Title: MedRec: Medical recommender system for image classification without retraining Github: https://github.com/Ramin1Mousa/MedicalRec Journal: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence Impact factor: 20.8 🔹 2- 600$❌ 🔺 3- 500$❌ 💠 4- 400$✅ 🔺 5- 300$▫️ 🔹 6- 200$❌ 🔸 7- 200$❌ جهت مشارکت می تونید به ایدی بنده پیام بدین. 🧠🧠🧠🧠🧠 @Raminmousa

📄A Survey of Genetic Programming Applications in Modern Biological Research 📎 Study the paper @Machine_learn
📄A Survey of Genetic Programming Applications in Modern Biological Research 📎 Study the paper @Machine_learn

Free access to our secret channels ✅ 📚 Free Data Science Books 👨‍💻 Programming Handwritten Notes 🎁 Python Free Courses 🤖 Learn AI with ChatGPT 🏆 Data Science Projects 👩‍🎓 Coding Projects 💝 Free Coding Certified Courses 💪 Quiz and Job Opportunities And Many More......Join now : https://t.me/machinelearning_deeplearningData Science & AI Jobs Join fast before I delete the link ❤️

📄 Deep Generative Models for Therapeutic Peptide Discovery: A Comprehensive Review 📎 Study the paper @Machine_learn
📄 Deep Generative Models for Therapeutic Peptide Discovery: A Comprehensive Review 📎 Study the paper @Machine_learn

ML, DL, AND AI Cheat Sheet.pdf7.46 MB

Click-Calib: A Robust Extrinsic Calibration Method for Surround-View Systems Surround-View System (SVS) is an essential compo
Click-Calib: A Robust Extrinsic Calibration Method for Surround-View Systems Surround-View System (SVS) is an essential component in Advanced Driver Assistance System (ADAS) and requires precise calibrations. Paper: https://arxiv.org/pdf/2501.01557v2.pdf Code: https://github.com/lwangvaleo/click_calib Dataset: WoodScape @Machine_learn

This channels is for Programmers, Coders, Software Engineers. 0️⃣ Python 1️⃣ Data Science 2️⃣ Machine Learning 3️⃣ Data Visualization 4️⃣  Artificial Intelligence 5️⃣ Data Analysis 6️⃣ Statistics 7️⃣ Deep Learning 8️⃣ programming Languages ✅ https://t.me/addlist/8_rRW2scgfRhOTc0https://t.me/codeprogrammer

Lots of math for CS & ML. Looks pretty interesting. 📚 Book @Machine_learn
Lots of math for CS & ML. Looks pretty interesting. 📚 Book @Machine_learn

Deep Learning 01.pdf31.51 MB

با عرض سلام پروژه MedicalRec تنها نفر ٤ ام باقي مونده هدف اصلی این پروژه اموزش یک مدل پیشنهاد دهنده ی مدل برای مسائله طبقه بندی تصاویر پزشکی میباشد که از اموزش مجدد مدل ها جلوگیری میکند. این مسائله با جنبه جلوگیری از مصرف انرژی اموزشی و زمان اموزش مدل ها ارائه می شود. برای این منظور ۵۰۰۰ مقاله در این زمینه جمع اوری شده است. جزئیات بیشتر در لینک گیت قرار دارد. Project Title: MedRec: Medical recommender system for image classification without retraining Github: https://github.com/Ramin1Mousa/MedicalRec Journal: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence Impact factor: 20.8 🔹 2- 600$❌ 🔺 3- 500$❌ 💠 4- 400$✅ 🔺 5- 300$▫️ 🔹 6- 200$❌ 🔸 7- 200$❌ جهت مشارکت می تونید به ایدی بنده پیام بدین. تنها نفرات ۴ و ۵ باقی مانده....! @Raminmousa

📘 ABI Bioinformatics Guide 🌐 Study @Machine_learn
📘 ABI Bioinformatics Guide 🌐 Study @Machine_learn

Physics IQ Benchmark: Do generative video models learn physical principles from watching videos Book @Machine_learn
Physics IQ Benchmark: Do generative video models learn physical principles from watching videos Book @Machine_learn

📃 Demystifying the black box: A survey on explainable artificial intelligence (XAI) in bioinformatics 📎 Study the paper @Ma
📃 Demystifying the black box: A survey on explainable artificial intelligence (XAI) in bioinformatics 📎 Study the paper @Machine_learn