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 24 499 名订阅者，在 教育 类别中位列第 8 053，并在 伊朗 地区排名第 13 774 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 24 499 名订阅者。
根据 30 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 -131，过去 24 小时变化为 -4，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 7.24%。内容发布后 24 小时内通常能获得 1.98% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 1 773 次浏览，首日通常累积 484 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 01 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。
24 499
订阅者
-424 小时
-187 天
-13130 天
帖子存档
Deep Learning for disentangling Liquidity-constrained and Strategic Default #DL #Liquidity #Paper @Machine_learn
با عرض سلام دوستانی که نیاز به تهیه ی پکیچ ما دارند می تونن به ایدی بنده پیام بدن @Raminmousa . همچنین دوستانی که نیاز به مشاوره در رابطه با ابده های جدید ، کارهای عملی، پروپوزال و پایان نامه دارند می تونن با ایدی بنده یا شماره واتس اپ بنده 09333900804 در ارتباط باشند.
با عرض سلام دوستانی که نیاز به تهیه ی پکیچ ما دارند می تونن به ایدی بنده پیام بدن @Raminmousa . همچنین دوستانی که نیاز به مشاوره در رابطه با کارهای عملی، پروپوزال و پایان نامه دارند می تونن با ایدی بنده یا شماره واتس اپ بنده 09333900804 در ارتباط باشند.
Periodicity in Cryptocurrency Volatility and Liquidity #Cryptocurrency #Liquidity #Paper @Machine_learn
Machine Learning and AI for Healthcare
#book #AI #ml
@Machine_learn
An important collection of the 15 best machine learning cheat sheets.
1- Supervised Learning
https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/cheatsheet-supervised-learning.pdf
2- Unsupervised Learning
https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/cheatsheet-unsupervised-learning.pdf
3- Deep Learning
https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/cheatsheet-deep-learning.pdf
4- Machine Learning Tips and Tricks
https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/cheatsheet-machine-learning-tips-and-tricks.pdf
5- Probabilities and Statistics
https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/refresher-probabilities-statistics.pdf
6- Comprehensive Stanford Master Cheat Sheet
https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/super-cheatsheet-machine-learning.pdf
7- Linear Algebra and Calculus
https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/refresher-algebra-calculus.pdf
8- Data Science Cheat Sheet
https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/PythonForDataScience.pdf
9- Keras Cheat Sheet
https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Keras_Cheat_Sheet_Python.pdf
10- Deep Learning with Keras Cheat Sheet
https://github.com/rstudio/cheatsheets/raw/master/keras.pdf
11- Visual Guide to Neural Network Infrastructures
http://www.asimovinstitute.org/wp-content/uploads/2016/09/neuralnetworks.png
12- Skicit-Learn Python Cheat Sheet
https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Scikit_Learn_Cheat_Sheet_Python.pdf
13- Scikit-learn Cheat Sheet: Choosing the Right Estimator
https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/
14- Tensorflow Cheat Sheet
https://github.com/kailashahirwar/cheatsheets-ai/blob/master/PDFs/Tensorflow.pdf
15- Machine Learning Test Cheat Sheet
https://www.cheatography.com/lulu-0012/cheat-sheets/test-ml/pdf/
@Machine_learn
Introducing TensorFlow Graph Neural Networks
A new API for TF2 to build GNNs. It would be interesting to see how it compares to PyG and DGL libraries.
@Machine_learn
Predicting Text Selections with Federated Learning
http://ai.googleblog.com/2021/11/predicting-text-selections-with.html
@Machine_learn
با عرض سلام تخفیف پکیچ کدنویسی ما برای دوستان. هزینه این پکیچ با تخفیف 300 هزار می باشد و برای دوستانی که بضاعت مالی دارند باز هم تخفیف خواهیم داد. جهت دریافت به ایدی بنده پیام بدین @Raminmousa
The impact of microblogging data for stock market prediction: Using
Twitter to predict returns, volatility, trading volume and survey
sentiment indices #Twitter #Paper @Machine_learn
Public Sentiment Analysis in Twitter Data for
Prediction of A Company’s Stock Price Movements #Twitter #Paper @Machine_learn
Sentiment Analysis of Twitter Messages Using Word2Vec #Twitter #Paper @Machine_learn
Twitter as a Tool for Health Research:
a Systematic Review #Paper #Twitter @Machine_learn
Social Networks and Microblogging;The Emerging Marketing
Trends&Tools of the Twenty-first Century #Twitter #Paper @Machine_learn
What is Twitter, a Social Network or a News Media #Twitter #Paper @Machine_learn
MetNet-2: Deep Learning for 12-Hour Precipitation Forecasting
http://ai.googleblog.com/2021/11/metnet-2-deep-learning-for-12-hour.html
@Machine_learn
پیاده سازی های مختلف شبکه کپسول بر روی تصویر و متن رو دوستان می توانند در این پکیچ تهیه کنند.
An overview over Capsule Networks #CapsuleNet #Paper #survey @Machine_learn
COMPARATIVE STUDY OF CAPSULE NEURAL NETWORK IN VARIOUS APPLICATIONS #CapsuleNet #Paper #Survey @Machine_learn
