fa
Feedback
Machine learning books and papers

Machine learning books and papers

رفتن به کانال در Telegram

📈 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 8 014 را در دسته آموزش و رتبه 13 742 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 06 ژوئیه, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -100 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 1 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 6.32% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.04% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 1 548 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 500 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 07 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
+124 ساعت
+17 روز
-10030 روز
آرشیو پست ها
Entropy Based Feature Selection.pdf8.64 KB

#Ensemble_methods - Zhou #book @Machine_learn

#machine_learning_for_audio,_image #book @Machine_learn

#learning_scikit_learn_machine_learning #book @Machine_learn

#python_power #book @Machine_learn

#Artificial Intelligence A Modern Approach #book @Machine_learn

#Python_for_Data_Analysis #book @Machine_learn

#Learning_Love Data Science @Machine_learn

#advance_in_computational_intelligence #paper @Machine_learn

#Towards a Multi-agent System for Medical Records Processing and Knowledge Discovery #paper @Machine_learn

#a_fast, unsupervised approach for medical concept extraction #paper @Machine_learn

#Intention_based_Information_Retrieval of_Electronic_Healt_Records #paper @Machine_learn

#Deep_Learning_in_Bioinformatics #paper @Machine_learn

#Deep_Learning_for_Medical #Image #Processing:Overview, Challenges and Future #paper @Machine_learn

#GMM #report @Machine_learn

#object_oriented_python #book @Machine_learn

#python3_Documentaino #book @Machine_learn

#DeepLearning #Unsupervised #Book @Machine_learn

#A_Multiclass_Classification_Method #paper @Machine_learn

#Proceedings_of_NEWS_2016_The_Sixth_Named_Entities_Workshop #book @Machine_learn