Machine learning books and papers

رفتن به کانال در Telegram

Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn

نمایش بیشتر

📈 تحلیل کانال تلگرام Machine learning books and papers

کانال Machine learning books and papers (@machine_learn) در بخش زبانی انگلیسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 24 509 مشترک است و جایگاه 8 019 را در دسته آموزش و رتبه 13 748 را در منطقه إيران دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 24 509 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 04 ژوئیه, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -101 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 3 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

وضعیت تأیید: تأیید نشده
نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 6.50% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.21% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 1 594 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 541 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 2 است.
علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند disorder, psy, مقاله, framework, graph تمرکز دارد.

📝 توضیح و سیاست محتوایی

نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
“Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn”

به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 05 ژوئیه, 2026)، کانال همواره به‌روز و دارای دسترسی بالاست. تحلیل‌ها نشان می‌دهد مخاطبان به‌طور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته آموزش تبدیل کرده‌اند.

24 509

مشترکین

+324 ساعت

-97 روز

-10130 روز

1 594

نمایش های پست

~ 54124 ساعت

~ 66448 ساعت

6.50%

نرخ مشارکت

اطلاعاتی وجود ندارد

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

24 508

#Deep Reinforcement Learning in TensorFlow #slide @Machine_learn

24 508

#Introduction to Reinforcement Learning and Policy-Gradients with Tensor-Flow #slide @Machine_learn

24 508

#Reinforcement Learning: A Tutorial #paper @Machine_learn

24 508

#Deep Reinforcement Learning: Q-Learning #slide @Machine_learn

24 508

#Tutorial: Deep Reinforcement Learning #slide @Machine_learn

24 508

#Deep learning with TensorFlow #book @Machine_learn

24 508

#Getting start with TensorFlow #book @Machine_learn

24 508

#Classification and regression trees #paper @Machine_learn

24 508

#Introduction To Machine Learning #lecture0 #author:@RaminMousa @Machine_learn

24 508

#10machine learning algorithm #book #Machine_learn

24 508

TensorFlow for Deep Learning #2018 #Linear Regression --> Reinforcement Learning @Machine_learn

24 508

#Machine Learning Yearning #Andrew Ng #book @Machine_learn

24 508

#Procedural Content Generation via Machine Learning (PCGML) #paper @Machine_learn

24 508

#Deep learning with python #book #Machine_learn

24 508

#logistic regression #simple code #spam detection @Machine_learn #author:@RaminMousa

24 508

#An Encounter with Google's TensorFlow (Revised) #tutorial @Machine_learn

24 508

#Basics_of_Linear_Algebra_for Machine Learning #book @Machine_learn

24 508

#Nick_McClure_Tensorflow_machine #book @Machine_learn

24 508

#learning_scikit_learn_machine_learning #book @Machine_learn

24 508

با عرض سلام دوستانی که نیاز به پیاده سازی و یا یادگیری مطالب زیر دارند با ایدی ادمین در ارتباط باشند. به زودی نمونه کد به همراه توضیح کامل از مباحث زیر رو داخل گیت هاب قرار میدیم. ✅مباحث متن کاوی: 1:sentiment analysis تحلیل احساسات 2:aspect base sentiment analysis تحلیل احساسات از نقطه نظر ویژگی های شئ 3:part of speech(pos) ایجاد پارسر 4:NER تشخیص نهاده های اسمی 5:text classification طبقه بندی متن. (فارسی ، انگلیسی) ✅شبکه های عصبی عمیق: 1:CNN(Text,Image) 2:RNN(Text,Image) 3:LSTM(Text,Image) 4:CapsuleNet ✅پزشکی: 1:Motif detection 2: community detection 3:ppi networks 4:Grn network 5:Fractal 6:chaos theory ✅داده کاوی: 1:Svm 2:decision tree 3:regression 4:logistic regression 5:KNN,KD_tree 6:naive bayes 7:HMM 8:Case base 9:k_means,GMM 10:Fuzzy membership functions . . . ___ @RaminMousa