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Machine learning books and papers

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

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

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

Advanced Analytics with Spark — S. Ryza и др. (en) 2017 #book #middle #spark @Machine_learn

Advanced Analytics with Spark — S. Ryza и др. (en) 2017 #book #middle #spark @Machine_learn
Advanced Analytics with Spark — S. Ryza и др. (en) 2017 #book #middle #spark @Machine_learn

#Alice_Zheng_Feature_Engineering_for_Machine_Learning_2018 #book @Machine_learn

#Alice_Zheng_Feature_Engineering_for_Machine_Learning_2018 #book @Machine_learn
#Alice_Zheng_Feature_Engineering_for_Machine_Learning_2018 #book @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

Machine Learning Refined — J. Watt, R. Borhani, A. K. Katsaggelos (en) 2016 #book #middle #theory @Machine_learn

Machine Learning Refined — J. Watt, R. Borhani, A. K. Katsaggelos (en) 2016 #book #middle #theory @Machine_learn
Machine Learning Refined — J. Watt, R. Borhani, A. K. Katsaggelos (en) 2016 #book #middle #theory @Machine_learn

Applied Text Analysis with Python — B. Bengfort, R. Bilbro, T. Ojeda (en) 2016 #book #middle #python @Machine_learn

Applied Text Analysis with Python — B. Bengfort, R. Bilbro, T. Ojeda (en) 2016 #book #middle #python @Machine_learn
Applied Text Analysis with Python — B. Bengfort, R. Bilbro, T. Ojeda (en) 2016 #book #middle #python @Machine_learn

Practical Machine Learning – Sunila Gollapudi (en) #book #middle #theory @Machine_learn

Practical Machine Learning – Sunila Gollapudi (en) #book #middle #theory @Machine_learn
Practical Machine Learning – Sunila Gollapudi (en) #book #middle #theory @Machine_learn

#Marcos Lopez de Prado-Advances in Financial Machine Learning-Wiley #2018 #book @Machine_learn

#Biostatistical modeling Frank Harrel #note @Machine_learn

#Biostatistical modeling Frank Harrel #note @Machine_learn
#Biostatistical modeling Frank Harrel #note @Machine_learn

🔴 OpenCV Computer Vision with Python بینایی ماشین با پایتون و opencv @Machine_learn

@CVision اخبار حوزه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی مقالات و یافته های جدید یادگیری عمیق آموزشهای مرتبط با تنسرفلو و کراس بینایی ما
@CVision اخبار حوزه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی مقالات و یافته های جدید یادگیری عمیق آموزشهای مرتبط با تنسرفلو و کراس بینایی ماشین و پردازش تصویر و ... #deep_learning #tensorflow #keras #computer_vision #vision @cvision