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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 24 510 suscriptores, ocupando la posición 8 033 en la categoría Educación y el puesto 13 749 en la región Irán.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 510 suscriptores.

Según los últimos datos del 03 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -99, y en las últimas 24 horas de 2, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.54%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.24% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 603 visualizaciones. En el primer día suele acumular 549 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 04 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.

24 510
Suscriptores
+224 horas
-107 días
-9930 días
Archivo de publicaciones
QuantLib Python Cookbook — L. Ballabio, G. Balaraman (en) 2017. #middle #book @Machine_learn
QuantLib Python Cookbook — L. Ballabio, G. Balaraman (en) 2017. #middle #book @Machine_learn

♦️آموزش Python از 0 تا 100 🔹 هوش مصنوعی 🔸 تست نفوذ 🔹هک و امنیت 🔸ترفندهای ناب 🔹سورس کد 🐍 @PythonForever شدید توصیه میشه�
♦️آموزش Python از 0 تا 100 🔹 هوش مصنوعی 🔸 تست نفوذ 🔹هک و امنیت 🔸ترفندهای ناب 🔹سورس کد 🐍 @PythonForever شدید توصیه میشه👌

اقای میثم عسگری فقدان پدر بزرگوارتان ما را سخت  اندوهگین ساخت غفران و رحمت الهی  برای آن عزیز از دست رفته و سلامتی و طول عمر با عزت برای جناب عالی از پروردگار  متعال خواهانیم

How to CombineNeural Networks andDecision Trees #Book #beginner @Machine_learn

Easy Python Programming for Beginners — Felix Alvaro (en) 2015 #Python #Book #beginner @Machine_learn

Easy Python Programming for Beginners — Felix Alvaro (en) 2015 #Python #Book #beginner @Machine_learn
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How to Calculate Precision, Recall, F1, and More for Deep Learning Models #precision #Recall #F1 #Metrics @Machine_learn https://machinelearningmastery.com/how-to-calculate-precision-recall-f1-and-more-for-deep-learning-models/

Tensorflow World Resources — Amirsina Torfi (en) 2019 #beginner #book @Machine_learn

Tensorflow World Resources — Amirsina Torfi (en) 2019 #beginner #book @Machine_learn
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Introduction to Tensorflow 2.0 | Tensorflow 2.0 Features and Changes #video @Machine_learn https://www.youtube.com/watch?v=3O-5DuqKaRo

TOP PROGRAMMING LANGUAGES for a DATA SCIENTIST #guide @Machine_learn

TOP PROGRAMMING LANGUAGES for a DATA SCIENTIST #guide @Machine_learn
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Python For Data Science Cheat Sheet Keras #Python #Cheat_sheet @Machine_learn

Python For Data Science Cheat Sheet Scikit-Learn #Python #Cheat_sheet @Machine_learn

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 جهت درخواست و راهنمایی در رابطه با پیاده سازی مقالات و پایان نامه ها در رابطه با مباحث deep learning و machine learning با ایدی زیر در ارتباط باشید @Raminmousa

#Reinforcement Learning — A. Nandy, M. Biswas (en) 2018 #book #middle #python @Machine_learn

#Reinforcement Learning — A. Nandy, M. Biswas (en) 2018 #book #middle #python @Machine_learn
#Reinforcement Learning — A. Nandy, M. Biswas (en) 2018 #book #middle #python @Machine_learn

Machine learning method for state preparation and gate synthesis on photonic #quantum_computers #Paper @Machine_learn

Machine learning method for state preparation and gate synthesis on photonic #quantum_computers #Paper @Machine_learn