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 8 019 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 24 509 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.

24 509
Подписчики
+324 часа
-97 дней
-10130 день
Архив постов
#lan_Goodfellow,_Yos...a_bengio,_Aaron #book #Machine_learn

Real-World Machine Learning — Henrik Brink, Joseph W. Richards, Mark Fetherolf (en) 2017 #book #theory @Machine_learn

Real-World Machine Learning — Henrik Brink, Joseph W. Richards, Mark Fetherolf (en) 2017 #book #theory @Machine_learn
Real-World Machine Learning — Henrik Brink, Joseph W. Richards, Mark Fetherolf (en) 2017 #book #theory @Machine_learn

#Introduction to Deep Learning — Sandro Skansi (en) 2018 #book #beginner @Machine_lean

#Introduction to Deep Learning — Sandro Skansi (en) 2018 #book #beginner @Machine_lean
#Introduction to Deep Learning — Sandro Skansi (en) 2018 #book #beginner @Machine_lean

#practical Web Scraping for Data Science #book #Machine_learn

#intruduction to Deep Learning #book #Machine_learn

#Data Mining for Business Analytics #book #Machine_learn

TensorFlow Machine Learning Cookbook — Nick McClure (en) 2017 . #book #python @Machine_learn

TensorFlow Machine Learning Cookbook — Nick McClure (en) 2017 . #book #python @Machine_learn
TensorFlow Machine Learning Cookbook — Nick McClure (en) 2017 . #book #python @Machine_learn

Thoughtful Machine Learning with Python – Matthew Kirk (en) 2016 #book #theory @Machine_learn

Thoughtful Machine Learning with Python – Matthew Kirk (en) 2016 #book #theory @Machine_learn
Thoughtful Machine Learning with Python – Matthew Kirk (en) 2016 #book #theory @Machine_learn

Smart Grid using Big Data Analytics – R. C. Qiu, P. Antonik (en) 2017 #book @Machine_learn

Smart Grid using Big Data Analytics – R. C. Qiu, P. Antonik (en) 2017 #book @Machine_learn
Smart Grid using Big Data Analytics – R. C. Qiu, P. Antonik (en) 2017 #book @Machine_learn

Join us: AI + Python + Deep Learning = @ai_python Latest Articles = @ai_python_arXiv

Big Data, Data Mining, and Machine Learning – Jared Dean (en) 2014 #book #theory @Machine_learn

Big Data, Data Mining, and Machine Learning – Jared Dean (en) 2014 #book #theory @Machine_learn
Big Data, Data Mining, and Machine Learning – Jared Dean (en) 2014 #book #theory @Machine_learn

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

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

Bayesian Reasoning and Machine Learning — D. Barber (en) 2012/2017. #book #beginner #theory @Machine_learn