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Machine learning books and papers

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

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📈 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
Archivo de publicaciones
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Gaussian Processes for Machine Learning – C. E. Rasmussen, Christopher K. I. Williams (en) 2006 #book #middle #theory @Machin
Gaussian Processes for Machine Learning – C. E. Rasmussen, Christopher K. I. Williams (en) 2006 #book #middle #theory @Machine_learn

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#Starting Out With Python #2018 #Book @Machine_learn

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#Starting Out With Python #2018 #Book @Machine_learn
#Starting Out With Python #2018 #Book @Machine_learn

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Python Machine Learning Case Studies — Danish Haroon (en) 2017 #book #middle #python @Machine_learn

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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

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discriminative : 1:#Regression 2:#Logistic regression 3:#decision tree(Hunt) 4:#neural network(traditional network, deep netw
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

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#Recent Advances in Recurrent Neural Networks #paper @Machine_learn

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#CNN #Survay #paper @Machine_learn

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R: Unleash Machine Learning Techniques — Raghav Bali, Dipanjan Sarkar, Brett Lantz, Cory Lesmeister (en) 2016 #book #junior #r_lang @Machine_learn

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R: Unleash Machine Learning Techniques — Raghav Bali, Dipanjan Sarkar, Brett Lantz, Cory Lesmeister (en) 2016 #book #junior #
R: Unleash Machine Learning Techniques — Raghav Bali, Dipanjan Sarkar, Brett Lantz, Cory Lesmeister (en) 2016 #book #junior #r_lang @Machine_learn

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Big Data Analysis for Bioinformatics and Biomedical Discoveries — Shui Qing Ye (en) 2015 #book #middle @Machine_learn

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Big Data Analysis for Bioinformatics and Biomedical Discoveries — Shui Qing Ye (en) 2015 #book #middle @Machine_learn
Big Data Analysis for Bioinformatics and Biomedical Discoveries — Shui Qing Ye (en) 2015 #book #middle @Machine_learn

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Introduction to Deep Learning (en).pdf3.71 MB

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Introduction to Deep Learning — Sandro Skansi (en) 2018 Введение в область нейронных сетей. #book #beginner
Introduction to Deep Learning — Sandro Skansi (en) 2018 Введение в область нейронных сетей. #book #beginner

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#Natural Language Processing #book #Machine_learn

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From Curve Fitting to Machine Learning – Achim Zielesny (en) 2016 #book #junior #theory @Machine_learn

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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 @Machine_learn

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Mastering Machine Learning with Python in Six Steps — M. Swamynathan (en) 2017 #book #beginner #python @Machine_learn

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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 @Machine_learn

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Understanding Machine Learning from Theory to Algorithms – Shai Shalev-Shwartz, Shai Ben-David (en) 2014 #book #junior #theory @Machine_learn