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 24 509 подписчиков, занимая 8 014 место в категории Образование и 13 742 место в регионе Иран.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 24 509 подписчиков.

Согласно последним данным от 06 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -100, а за последние 24 часа — 1, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.32%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.04% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 548 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 500 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 07 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.

24 509
Подписчики
+124 часа
+17 дней
-10030 день
Архив постов
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