现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
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
QuantLib Python Cookbook — L. Ballabio, G. Balaraman (en) 2017.
#middle #book @Machine_learn
♦️آموزش Python از 0 تا 100
🔹 هوش مصنوعی
🔸 تست نفوذ
🔹هک و امنیت
🔸ترفندهای ناب
🔹سورس کد
🐍 @PythonForever
شدید توصیه میشه👌
CS234: Reinforcement Learning Winter 2019
playlist : https://www.youtube.com/watch?v=FgzM3zpZ55o&list=PLoROMvodv4rOSOPzutgyCTapiGlY2Nd8u
course: http://web.stanford.edu/class/cs234/index.html
@Machine_learn
اقای میثم عسگری فقدان پدر بزرگوارتان ما را سخت اندوهگین ساخت
غفران و رحمت الهی برای آن عزیز از دست رفته
و سلامتی و طول عمر با عزت برای جناب عالی از پروردگار متعال خواهانیم
How to CombineNeural Networks andDecision Trees
#Book
#beginner
@Machine_learn
Easy Python Programming for Beginners — Felix Alvaro (en) 2015
#Python
#Book
#beginner
@Machine_learn
Easy Python Programming for Beginners — Felix Alvaro (en) 2015
#Python
#Book
#beginner
@Machine_learn
How to Calculate Precision, Recall, F1, and More for Deep Learning Models
#precision
#Recall
#F1
#Metrics
@Machine_learn
https://machinelearningmastery.com/how-to-calculate-precision-recall-f1-and-more-for-deep-learning-models/
Tensorflow World Resources — Amirsina Torfi (en) 2019
#beginner #book @Machine_learn
Tensorflow World Resources — Amirsina Torfi (en) 2019
#beginner #book @Machine_learn
Introduction to Tensorflow 2.0 | Tensorflow 2.0 Features and Changes
#video
@Machine_learn
https://www.youtube.com/watch?v=3O-5DuqKaRo
TOP PROGRAMMING
LANGUAGES for a DATA SCIENTIST
#guide
@Machine_learn
TOP PROGRAMMING
LANGUAGES for a DATA SCIENTIST
#guide
@Machine_learn
Python For Data Science Cheat Sheet
Keras
#Python
#Cheat_sheet
@Machine_learn
Python For Data Science Cheat Sheet
Scikit-Learn
#Python
#Cheat_sheet
@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
#Reinforcement Learning — A. Nandy, M. Biswas (en) 2018
#book #middle #python
@Machine_learn
#Reinforcement Learning — A. Nandy, M. Biswas (en) 2018
#book #middle #python
@Machine_learn
Machine learning method for state preparation and gate synthesis on photonic #quantum_computers
#Paper
@Machine_learn
Machine learning method for state preparation and gate synthesis on photonic #quantum_computers
#Paper
@Machine_learn
