Machine learning books and papers

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Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn

📈 Análisis del canal de Telegram Machine learning books and papers

El canal Machine learning books and papers (@machine_learn) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 24 509 suscriptores, ocupando la posición 8 019 en la categoría Educación y el puesto 13 748 en la región Irán.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 509 suscriptores.

Según los últimos datos del 04 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -101, y en las últimas 24 horas de 3, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.50%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.21% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 594 visualizaciones. En el primer día suele acumular 541 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 2.
Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como disorder, psy, مقاله, framework, graph.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn”

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 05 julio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Educación.

24 509

Suscriptores

+324 horas

-97 días

-10130 días

1 594

Visitas de la publicación

~ 54124 horas

~ 66448 horas

6.50%

Tasa de compromiso

Sin datos

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

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#Introduction To Machine Learning classification and clustering #slide #Author:@Raminmousa @Machine_learn

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Impractical Python Project — Lee Vaughan (en) 2018 #middle #book @Machine_learn

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Impractical Python Project — Lee Vaughan (en) 2018 #middle #book @Machine_learn

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Data Science Essentials in Python — Dmitry Zinoviev (en) 2916 #book #middle @Machine_learn

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Data Science Essentials in Python — Dmitry Zinoviev (en) 2916 #book #middle @Machine_learn

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همراهان عزیز در بهار با دوره های زیر در کنار شما خواهیم بود😊❤️ 1⃣ دوره پترن در پردازش سیگنالهای حیاتی 2⃣ دوره جامع پردازش تصویر 3⃣ دوره تخصصی پیاده سازی شبکه‌های عصبی در متلب 4⃣ آموزش اصول برنامه نویسی متلب ( هزینه #رایگان ) لینک مربوط به برنامه کلاسها 👇👇👇 https://onlinebme.com/بهار-98/ 💡سعی ما این است که در دوره ها سه اصل رو رعایت کنیم : تئوری ➕ پیاده‌سازی ➕ پروژه عملی ✅در روزهای آینده برنامه کارگاهها رو هم اعلام خواهیم کرد. #پردازش_سیگنال #پردازش_تصویر #پردازش_تصاویرپزشکی #پترن #یادگیری_ماشین #شبکه_عصبی #هوش_مصنوعی #واسط_مغز_کامپیوتر #bci #نوروساینس #neuroscience #تئوری #پیاده‌سازی #پروژه_عملی #متلب #پایتون #برنامه‌نویسی 🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی ☘ @onlinebme

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All the Steps to Build your first Image Classifier #code @Machine_learn https://medium.com/@artux51/all-the-steps-to-build-your-first-image-classifier-with-code-cf244b015799

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#Recurrent_Neural_Network #paper @Machine_learn

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#Multi-label classification with keras #Keras #code_tutorial @Machine_learn _____________________________ https://www.pyimagesearch.com/2018/05/07/multi-label-classification-with-keras/

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#Performance Analysis of Machine-Learning Approaches for Modeling the Charging/Discharging Profiles of Stationary Battery Systems with Non-Uniform Cell Aging #paper @Machine_learn

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Simple #tutorial for #SVM #Suport Vector Machine @Machine_learn

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#Simple Reinforcement Learning with Tensorflow Part 0: #Q-Learning with Tables and Neural Networks @machine_learn https://medium.com/emergent-future/simple-reinforcement-learning-with-tensorflow-part-0-q-learning-with-tables-and-neural-networks-d195264329d0

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🖥 Welcome to world of AI, Deep Learning, Machine Learning, Data Science by using Python Programming language. You will find up-to-date books📚 links🔗 and more you wanted. Join us and learn hot topics of Python and Machine Learning. https://t.me/pythonl

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An easy #introduction to #unsupervised learning with 4 basic techniques https://towardsdatascience.com/an-easy-introduction-to-unsupervised-learning-with-4-basic-techniques-897cb81979fd @Machine_learn

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#mastering machine learning for penetration testing #book با تشکر از دوست عزیز @hamedjamZY @Machine_learn

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سلام از دوستان کسی کتاب های زیر رو داشت پی وی برای من بفرسته تا برای دوستان به اشتراک بزارم ممنون. 1:Introduction to programming in python an interdisciplinary approch 2:mastering machine learning for penetration testing @Raminmousa

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#Machine Learning with #TensorFlow #Nishant #Shukla #2017 #244 pages @Machine_learn

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#Machine Learning with #TensorFlow #Nishant #Shukla #2017 #244 pages @Machine_learn

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Real-World Machine Learning (en).pdf15.66 MB

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Real-World Machine Learning — Henrik Brink, Joseph W. Richards, Mark Fetherolf (en) 2017 #book #theory @Machine_learn