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 24 510 подписчиков, занимая 8 033 место в категории Образование и 13 749 место в регионе Иран.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 24 510 подписчиков.

Согласно последним данным от 03 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -99, а за последние 24 часа — 2, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.54%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.24% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 603 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 549 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 1.
  • 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 04 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.

24 510
Подписчики
+224 часа
-107 дней
-9930 день
Архив постов
QuantLib Python Cookbook — L. Ballabio, G. Balaraman (en) 2017. #middle #book @Machine_learn
QuantLib Python Cookbook — L. Ballabio, G. Balaraman (en) 2017. #middle #book @Machine_learn

♦️آموزش Python از 0 تا 100 🔹 هوش مصنوعی 🔸 تست نفوذ 🔹هک و امنیت 🔸ترفندهای ناب 🔹سورس کد 🐍 @PythonForever شدید توصیه میشه�
♦️آموزش Python از 0 تا 100 🔹 هوش مصنوعی 🔸 تست نفوذ 🔹هک و امنیت 🔸ترفندهای ناب 🔹سورس کد 🐍 @PythonForever شدید توصیه میشه👌

اقای میثم عسگری فقدان پدر بزرگوارتان ما را سخت  اندوهگین ساخت غفران و رحمت الهی  برای آن عزیز از دست رفته و سلامتی و طول عمر با عزت برای جناب عالی از پروردگار  متعال خواهانیم

How to CombineNeural Networks andDecision Trees #Book #beginner @Machine_learn

Easy Python Programming for Beginners — Felix Alvaro (en) 2015 #Python #Book #beginner @Machine_learn

Easy Python Programming for Beginners — Felix Alvaro (en) 2015 #Python #Book #beginner @Machine_learn
Easy Python Programming for Beginners — Felix Alvaro (en) 2015 #Python #Book #beginner @Machine_learn

How to Calculate Precision, Recall, F1, and More for Deep Learning Models #precision #Recall #F1 #Metrics @Machine_learn https://machinelearningmastery.com/how-to-calculate-precision-recall-f1-and-more-for-deep-learning-models/

Tensorflow World Resources — Amirsina Torfi (en) 2019 #beginner #book @Machine_learn

Tensorflow World Resources — Amirsina Torfi (en) 2019 #beginner #book @Machine_learn
Tensorflow World Resources — Amirsina Torfi (en) 2019 #beginner #book @Machine_learn

Introduction to Tensorflow 2.0 | Tensorflow 2.0 Features and Changes #video @Machine_learn https://www.youtube.com/watch?v=3O-5DuqKaRo

TOP PROGRAMMING LANGUAGES for a DATA SCIENTIST #guide @Machine_learn

TOP PROGRAMMING LANGUAGES for a DATA SCIENTIST #guide @Machine_learn
TOP PROGRAMMING LANGUAGES for a DATA SCIENTIST #guide @Machine_learn

Python For Data Science Cheat Sheet Keras #Python #Cheat_sheet @Machine_learn

Python For Data Science Cheat Sheet Scikit-Learn #Python #Cheat_sheet @Machine_learn

discriminative : 1:#Regression 2:#Logistic regression 3:#decision tree(Hunt) 4:#neural network(traditional network, deep netw
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 جهت درخواست و راهنمایی در رابطه با پیاده سازی مقالات و پایان نامه ها در رابطه با مباحث deep learning و machine learning با ایدی زیر در ارتباط باشید @Raminmousa

#Reinforcement Learning — A. Nandy, M. Biswas (en) 2018 #book #middle #python @Machine_learn

#Reinforcement Learning — A. Nandy, M. Biswas (en) 2018 #book #middle #python @Machine_learn
#Reinforcement Learning — A. Nandy, M. Biswas (en) 2018 #book #middle #python @Machine_learn

Machine learning method for state preparation and gate synthesis on photonic #quantum_computers #Paper @Machine_learn

Machine learning method for state preparation and gate synthesis on photonic #quantum_computers #Paper @Machine_learn