ru
Feedback
Machine learning books and papers

Machine learning books and papers

Открыть в Telegram

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machine learning books and papers

Канал Machine learning books and papers (@machine_learn) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 24 508 подписчиков, занимая 8 019 место в категории Образование и 13 748 место в регионе Иран.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 24 508 подписчиков.

Согласно последним данным от 04 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -101, а за последние 24 часа — 3, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.50%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.21% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 594 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 541 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 2.
  • Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как disorder, psy, مقاله, framework, graph.

📝 Описание и контентная политика

Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 05 июля, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Образование.

24 508
Подписчики
+324 часа
-97 дней
-10130 день
Архив постов
Understanding Machine Learning from Theory to Algorithms – Shai Shalev-Shwartz, Shai Ben-David (en) 2014 #book #junior #theor
Understanding Machine Learning from Theory to Algorithms – Shai Shalev-Shwartz, Shai Ben-David (en) 2014 #book #junior #theory @Machine_learn

Gaussian Processes for Machine Learning – C. E. Rasmussen, Christopher K. I. Williams (en) 2006 #book #middle #theory @Machine_learn

Gaussian Processes for Machine Learning – C. E. Rasmussen, Christopher K. I. Williams (en) 2006 #book #middle #theory @Machin
Gaussian Processes for Machine Learning – C. E. Rasmussen, Christopher K. I. Williams (en) 2006 #book #middle #theory @Machine_learn

Advanced Analytics with Spark — S. Ryza и др. (en) 2017 #book #middle #spark @Machine_learn

Advanced Analytics with Spark — S. Ryza и др. (en) 2017 #book #middle #spark @Machine_learn
Advanced Analytics with Spark — S. Ryza и др. (en) 2017 #book #middle #spark @Machine_learn

#Alice_Zheng_Feature_Engineering_for_Machine_Learning_2018 #book @Machine_learn

#Alice_Zheng_Feature_Engineering_for_Machine_Learning_2018 #book @Machine_learn
#Alice_Zheng_Feature_Engineering_for_Machine_Learning_2018 #book @Machine_learn

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 درخواست پیاده سازی @RaminMousa

Machine Learning Refined — J. Watt, R. Borhani, A. K. Katsaggelos (en) 2016 #book #middle #theory @Machine_learn

Machine Learning Refined — J. Watt, R. Borhani, A. K. Katsaggelos (en) 2016 #book #middle #theory @Machine_learn
Machine Learning Refined — J. Watt, R. Borhani, A. K. Katsaggelos (en) 2016 #book #middle #theory @Machine_learn

Applied Text Analysis with Python — B. Bengfort, R. Bilbro, T. Ojeda (en) 2016 #book #middle #python @Machine_learn

Applied Text Analysis with Python — B. Bengfort, R. Bilbro, T. Ojeda (en) 2016 #book #middle #python @Machine_learn
Applied Text Analysis with Python — B. Bengfort, R. Bilbro, T. Ojeda (en) 2016 #book #middle #python @Machine_learn

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

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

#Marcos Lopez de Prado-Advances in Financial Machine Learning-Wiley #2018 #book @Machine_learn

#Biostatistical modeling Frank Harrel #note @Machine_learn

#Biostatistical modeling Frank Harrel #note @Machine_learn
#Biostatistical modeling Frank Harrel #note @Machine_learn

🔴 OpenCV Computer Vision with Python بینایی ماشین با پایتون و opencv @Machine_learn

@CVision اخبار حوزه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی مقالات و یافته های جدید یادگیری عمیق آموزشهای مرتبط با تنسرفلو و کراس بینایی ما
@CVision اخبار حوزه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی مقالات و یافته های جدید یادگیری عمیق آموزشهای مرتبط با تنسرفلو و کراس بینایی ماشین و پردازش تصویر و ... #deep_learning #tensorflow #keras #computer_vision #vision @cvision