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Machine learning books and papers
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📈 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 24 509 名订阅者，在 教育 类别中位列第 8 019，并在 伊朗 地区排名第 13 748 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 24 509 名订阅者。
根据 04 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 -101，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 6.50%。内容发布后 24 小时内通常能获得 2.21% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 1 594 次浏览，首日通常累积 541 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 2。
- 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 05 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。
24 509
订阅者
+324 小时
-97 天
-10130 天
帖子存档
Gaussian Processes for Machine Learning – C. E. Rasmussen, Christopher K. I. Williams (en) 2006
#book #middle #theory
@Machine_learn
Python Machine Learning Case Studies — Danish Haroon (en) 2017
#book #middle #python
@Machine_learn
Python Machine Learning Case Studies — Danish Haroon (en) 2017
#book #middle #python
@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
#Recent Advances in Recurrent Neural Networks
#paper
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R: Unleash Machine Learning Techniques — Raghav Bali, Dipanjan Sarkar, Brett Lantz, Cory Lesmeister (en) 2016
#book #junior #r_lang
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R: Unleash Machine Learning Techniques — Raghav Bali, Dipanjan Sarkar, Brett Lantz, Cory Lesmeister (en) 2016
#book #junior #r_lang
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Big Data Analysis for Bioinformatics and Biomedical Discoveries — Shui Qing Ye (en) 2015
#book #middle
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Big Data Analysis for Bioinformatics and Biomedical Discoveries — Shui Qing Ye (en) 2015
#book #middle
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Introduction to Deep Learning — Sandro Skansi (en) 2018
Введение в область нейронных сетей.
#book #beginner
From Curve Fitting to Machine Learning – Achim Zielesny (en) 2016
#book #junior #theory
@Machine_learn
From Curve Fitting to Machine Learning – Achim Zielesny (en) 2016
#book #junior #theory
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Mastering Machine Learning with Python in Six Steps — M. Swamynathan (en) 2017
#book #beginner #python
@Machine_learn
Mastering Machine Learning with Python in Six Steps — M. Swamynathan (en) 2017
#book #beginner #python
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Understanding Machine Learning from Theory to Algorithms – Shai Shalev-Shwartz, Shai Ben-David (en) 2014
#book #junior #theory
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