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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 24 502 suscriptores, ocupando la posición 8 031 en la categoría Educación y el puesto 13 740 en la región Irán.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 502 suscriptores.

Según los últimos datos del 29 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -131, y en las últimas 24 horas de -1, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.01%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.97% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 718 visualizaciones. En el primer día suele acumular 484 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 1.
  • 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 30 junio, 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.

24 502
Suscriptores
-124 horas
-277 días
-13130 días
Archivo de publicaciones
book.pdf52.08 MB

Math-for-Programmers.pdf27.72 MB

Python Concurrency with asyncio Matthew Fowler.pdf6.07 MB

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با عرض سلام تخفيف ٥٠٪؜ ويژه دو پكيچ كدنويسي و پروژه نويسي تا فردا شب . جهت خريد به ايدي بنده پيام بدين . @Raminmoua

Python Concurrency with asyncio Matthew Fowler.pdf6.07 MB

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🔥 Yolo8 is coming! Github Docs Colab @Machine_learn

با عرض سلام از سه مقاله اي كه براي فروش گذاشتيم فقط مقاله ي 3-incaps: inseption capsule with adaptive attention for medical image classification. باقي مونده اگر از دوستان كسي نياز داره مي تونه به بنده پيام بده. @Raminmousa

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با عرض سلام براي دوستاني كه نيازمند هستند تخفيف ٧٠٪؜ براي ٢٤ ساعت در نظر گرفتيم براي تهيه مي تونين به بنده پيام بدين @Raminmousa

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سلام از این مقالات فقط ۱ و ۳ مونده مورد ۲ رو دوستان برداشتن

با عرض سلام خدمت دوستان عزیز سه عنوان مقاله زیر رو برای فروش گذاشتم 1-Deep learning for crypto illiquidity prediction: hybrid approach 2- IndRNNXGboost: indrnn and XGBoost approach for energy consumption prediction. 3- inseption capsule with adaptive attention for medical image classification. دوستانی که نیاز دارن به بنده پیام بدن. @Raminmousa

•(Multi-Modal Image Fusion) 。(nfrared and visible image fusion) 。 (Medical image fusion) •(Digital Photography Image Fusion) 。(Multi-exposure image fusion) 。(Multi-focus image fusion) • (Remote Sensing Image Fusion) 。(Pansharpening) •(General Image Fusion Framerwork) #(Survey) #(Dataset) #(Evaluation Metric) #(General evaluation metric github.com/miao19980215/Image-Fusion