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
#Robert_Layton Data mining #book @Machine_learn

#Robert_Layton Data mining #book @Machine_learn
#Robert_Layton Data mining #book @Machine_learn

#Using_Recurrent_Neural Networks To Forecasting of Forex #paper @Machine_learn

#Pattern_Recognition #Hidden_Markov_models #slide @Machine_learn

#Pattern_Recognition #Mixture_models_and_EM #slide @Machine_learn

#Pattern_Recognition #Sequential_feature_selection #slide @Machine_learn

#Pattern_Recognition #Linear_discriminants_analysis #slide @Machine_learn

#Pattern_Recognition #Principal_components_analysis #slide @Machine_learn

#Pattern_Recognition #Nearest_neighbors #slide @Machine_learn

#Pattern_Recognition #Kernel_density_estimation #slide @Machine_learn

#Visual Analytics in Deep Learning: An Interrogative Survey for the Next Frontiers #survey @Machine_learn

#A #Survey on Deep Learning Toolkits and Libraries for Intelligent User Interfaces #survey @Machine_learn

#Capsules for Object Segmentatio #paper @Machine_learn

#MATRIX CAPSULES WITH EM ROUTING #paper @Machine_learn

#RCNN #paper @Machine_learn

#fastRCNN #paper @Machine_learn

#niftynet #paper @Machine_learn

#LenNet #paper @Machine_learn

#ResNet #paper @Machine_learn

#GoogleNet #paper @Machine_learn