Data Science & Machine Learning

Відкрити в Telegram

Join this channel to learn data science, artificial intelligence and machine learning with funny quizzes, interesting projects and amazing resources for free For collaborations: @love_data

Сітка:Free Courses with Certificate - Python Programming, Data Science, Java Coding, SQL, Web Development, AI, ML, ChatGPT Expert Індія4 219 Освіта2 107...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Data Science & Machine Learning

Канал Data Science & Machine Learning (@datasciencefun) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 75 837 підписників, посідаючи 2 107 місце в категорії Освіта та 4 219 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 75 837 підписників.

За останніми даними від 22 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 728, а за останні 24 години на -2, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 3.00%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.05% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 278 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 794 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 3.
Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як learning, accuracy, distribution, panda, dataset.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Join this channel to learn data science, artificial intelligence and machine learning with funny quizzes, interesting projects and amazing resources for free For collaborations: @love_data”

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 23 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Освіта.

75 837

Підписники

-224 години

+637 днів

+72830 день

2 278

Перегляди допису

~ 79424 години

~ 1 00048 годин

3.00%

Коефіцієнт залучення

~ 2

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

75 837

How do we know how many trees we need in random forest? The number of trees in random forest is worked by n_estimators, and a random forest reduces overfitting by increasing the number of trees. There is no fixed thumb rule to decide the number of trees in a random forest, it is rather fine tuned with the data, typically starting off by taking the square of the number of features (n) present in the data followed by tuning until we get the optimal results.

75 837

How do we select the depth of the trees in random forest? The greater the depth, the greater amount of information is extracted from the tree, however, there is a limit to this, and the algorithm even if defensive against overfitting may learn complex features of noise present in data and as a result, may overfit on noise. Hence, there is no hard thumb rule in deciding the depth, but literature suggests a few tips on tuning the depth of the tree to prevent overfitting: • limit the maximum depth of a tree • limit the number of test nodes • limit the minimum number of objects at a node required to split • do not split a node when, at least, one of the resulting subsample sizes is below a given threshold • stop developing a node if it does not sufficiently improve the fit.

75 837

What are the main parameters of the random forest model? max_depth: Longest Path between root node and the leaf min_sample_split: The minimum number of observations needed to split a given node max_leaf_nodes: Conditions the splitting of the tree and hence, limits the growth of the trees min_samples_leaf: minimum number of samples in the leaf node n_estimators: Number of trees max_sample: Fraction of original dataset given to any individual tree in the given model max_features: Limits the maximum number of features provided to trees in random forest model

75 837

How do we handle categorical variables in decision trees? Some decision tree algorithms can handle categorical variables out of the box, others cannot. However, we can transform categorical variables, e.g. with a binary or a one-hot encoder.

75 837

When do we need to perform feature normalization for linear models? When it’s okay not to do it? Feature normalization is necessary for L1 and L2 regularizations. The idea of both methods is to penalize all the features relatively equally. This can't be done effectively if every feature is scaled differently. Linear regression without regularization techniques can be used without feature normalization. Also, regularization can help to make the analytical solution more stable, — it adds the regularization matrix to the feature matrix before inverting it.

75 837

What is the area under the PR curve? Is it a useful metric? The Precision-Recall AUC is just like the ROC AUC, in that it summarizes the curve with a range of threshold values as a single score. A high area under the curve represents both high recall and high precision, where high precision relates to a low false positive rate, and high recall relates to a low false negative rate.

75 837

Udemy - algorithms-and-data-structures-in-python.rar1407.14 MB

75 837

@datasciencefun

75 837

What is bag of words? How we can use it for text classification? Bag of Words is a representation of text that describes the occurrence of words within a document. The order or structure of the words is not considered. For text classification, we look at the histogram of the words within the text and consider each word count as a feature.

75 837

What is clustering? When do we need it? Clustering algorithms group objects such that similar feature points are put into the same groups (clusters) and dissimilar feature points are put into different clusters.

75 837

One of the best hands-on ML books

75 837

75557ed5ca14970

75 837

Learn how Google-DeepMind Reinforcement Learning Works for FREE!! You will also get Free Certificate after completing this live session Link 👇 https://bit.ly/3haoVjl

75 837

Bayesian_Statistics_The_Fun_Way_Understanding_Statistics_And_Probability.pdf6.27 MB

75 837

machine-learning-cheat-sheet.pdf1.87 MB

75 837

Predict stock price using Time Series Analysis 👇👇 https://bit.ly/3yOv4qR In this live session, you will understand how to work with historical data about the stock prices and how to implement machine learning algorithms to predict the future stock price. You will understand neural networks, time series and LSTM. You will also get Certificate after completing this Free Live session

75 837

Python Cheat Sheet - 58 Pages.pdf1.70 MB

75 837

Introduction to Deep Learning-2019.pdf16.33 MB

75 837

Hands-On Unsupervised Learning Using Python.pdf5.63 MB

75 837

Python for Data Science Course @datasciencefun