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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
#lan_Goodfellow,_Yos...a_bengio,_Aaron #book #Machine_learn

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

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

#Introduction to Deep Learning — Sandro Skansi (en) 2018 #book #beginner @Machine_lean

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#practical Web Scraping for Data Science #book #Machine_learn

#intruduction to Deep Learning #book #Machine_learn

#Data Mining for Business Analytics #book #Machine_learn

TensorFlow Machine Learning Cookbook — Nick McClure (en) 2017 . #book #python @Machine_learn

TensorFlow Machine Learning Cookbook — Nick McClure (en) 2017 . #book #python @Machine_learn
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Thoughtful Machine Learning with Python – Matthew Kirk (en) 2016 #book #theory @Machine_learn

Thoughtful Machine Learning with Python – Matthew Kirk (en) 2016 #book #theory @Machine_learn
Thoughtful Machine Learning with Python – Matthew Kirk (en) 2016 #book #theory @Machine_learn

Smart Grid using Big Data Analytics – R. C. Qiu, P. Antonik (en) 2017 #book @Machine_learn

Smart Grid using Big Data Analytics – R. C. Qiu, P. Antonik (en) 2017 #book @Machine_learn
Smart Grid using Big Data Analytics – R. C. Qiu, P. Antonik (en) 2017 #book @Machine_learn

Join us: AI + Python + Deep Learning = @ai_python Latest Articles = @ai_python_arXiv

Big Data, Data Mining, and Machine Learning – Jared Dean (en) 2014 #book #theory @Machine_learn

Big Data, Data Mining, and Machine Learning – Jared Dean (en) 2014 #book #theory @Machine_learn
Big Data, Data Mining, and Machine Learning – Jared Dean (en) 2014 #book #theory @Machine_learn

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

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

Bayesian Reasoning and Machine Learning — D. Barber (en) 2012/2017. #book #beginner #theory @Machine_learn