es
Feedback
Machine learning books and papers

Machine learning books and papers

Ir al canal en Telegram

📈 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 24 499 suscriptores, ocupando la posición 8 053 en la categoría Educación y el puesto 13 774 en la región Irán.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 499 suscriptores.

Según los últimos datos del 30 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 -4, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.24%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.98% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 773 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 01 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.

24 499
Suscriptores
-424 horas
-187 días
-13130 días
Archivo de publicaciones
Deep Learning for disentangling Liquidity-constrained and Strategic Default #DL #Liquidity #Paper @Machine_learn

با عرض سلام دوستانی که نیاز به تهیه ی پکیچ ما دارند می تونن به ایدی بنده پیام بدن @Raminmousa . همچنین دوستانی که نیاز به مشاوره در رابطه با ابده های جدید ، کارهای عملی، پروپوزال و پایان نامه دارند می تونن با ایدی بنده یا شماره واتس اپ بنده 09333900804 در ارتباط باشند.

با عرض سلام دوستانی که نیاز به تهیه ی پکیچ ما دارند می تونن به ایدی بنده پیام بدن @Raminmousa . همچنین دوستانی که نیاز به مشاوره در رابطه با کارهای عملی، پروپوزال و پایان نامه دارند می تونن با ایدی بنده یا شماره واتس اپ بنده 09333900804 در ارتباط باشند.

Periodicity in Cryptocurrency Volatility and Liquidity #Cryptocurrency #Liquidity #Paper @Machine_learn

Machine Learning and AI for Healthcare #book #AI #ml @Machine_learn

An important collection of the 15 best machine learning cheat sheets. 1- Supervised Learning https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/cheatsheet-supervised-learning.pdf 2- Unsupervised Learning https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/cheatsheet-unsupervised-learning.pdf 3- Deep Learning https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/cheatsheet-deep-learning.pdf 4- Machine Learning Tips and Tricks https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/cheatsheet-machine-learning-tips-and-tricks.pdf 5- Probabilities and Statistics https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/refresher-probabilities-statistics.pdf 6- Comprehensive Stanford Master Cheat Sheet https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/super-cheatsheet-machine-learning.pdf 7- Linear Algebra and Calculus https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/refresher-algebra-calculus.pdf 8- Data Science Cheat Sheet https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/PythonForDataScience.pdf 9- Keras Cheat Sheet https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Keras_Cheat_Sheet_Python.pdf 10- Deep Learning with Keras Cheat Sheet https://github.com/rstudio/cheatsheets/raw/master/keras.pdf 11- Visual Guide to Neural Network Infrastructures http://www.asimovinstitute.org/wp-content/uploads/2016/09/neuralnetworks.png 12- Skicit-Learn Python Cheat Sheet https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Scikit_Learn_Cheat_Sheet_Python.pdf 13- Scikit-learn Cheat Sheet: Choosing the Right Estimator https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/ 14- Tensorflow Cheat Sheet https://github.com/kailashahirwar/cheatsheets-ai/blob/master/PDFs/Tensorflow.pdf 15- Machine Learning Test Cheat Sheet https://www.cheatography.com/lulu-0012/cheat-sheets/test-ml/pdf/ @Machine_learn

Introducing TensorFlow Graph Neural Networks A new API for TF2 to build GNNs. It would be interesting to see how it compares to PyG and DGL libraries. @Machine_learn

با عرض سلام تخفیف پکیچ کدنویسی ما برای دوستان. هزینه این پکیچ با تخفیف 300 هزار می باشد و برای دوستانی که بضاعت مالی دارند باز هم تخفیف خواهیم داد. جهت دریافت به ایدی بنده پیام بدین @Raminmousa

The impact of microblogging data for stock market prediction: Using Twitter to predict returns, volatility, trading volume and survey sentiment indices #Twitter #Paper @Machine_learn

Public Sentiment Analysis in Twitter Data for Prediction of A Company’s Stock Price Movements #Twitter #Paper @Machine_learn

Sentiment Analysis of Twitter Messages Using Word2Vec #Twitter #Paper @Machine_learn

Twitter as a Tool for Health Research: a Systematic Review #Paper #Twitter @Machine_learn

Social Networks and Microblogging;The Emerging Marketing Trends&Tools of the Twenty-first Century #Twitter #Paper @Machine_learn

What is Twitter, a Social Network or a News Media #Twitter #Paper @Machine_learn

MetNet-2: Deep Learning for 12-Hour Precipitation Forecasting http://ai.googleblog.com/2021/11/metnet-2-deep-learning-for-12-hour.html @Machine_learn

پیاده سازی های مختلف شبکه کپسول بر روی تصویر و متن رو دوستان می توانند در این پکیچ تهیه کنند.

An overview over Capsule Networks #CapsuleNet #Paper #survey @Machine_learn

COMPARATIVE STUDY OF CAPSULE NEURAL NETWORK IN VARIOUS APPLICATIONS #CapsuleNet #Paper #Survey @Machine_learn