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
Показати більше
Сітка:📈 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 77 729 підписників, посідаючи 2 009 місце в категорії Освіта та 3 920 місце у регіоні Індія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 77 729 підписників.
За останніми даними від 28 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 136, а за останні 24 години на -7, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 3.26%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.15% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 531 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 894 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 29 жовтня, 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.
77 729
Підписники
-724 години
-347 днів
+13630 днів
Архів дописів
What is a major advantage of Random Forest over Decision Trees?
Which module is used for Random Forest in scikit-learn?
How does Random Forest make the final prediction in classification?
𝗣𝗮𝘆 𝗔𝗳𝘁𝗲𝗿 𝗣𝗹𝗮𝗰𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁 - 𝗚𝗲𝘁 𝗦𝗮𝗹𝗮𝗿𝘆 𝗣𝗮𝗰𝗸𝗮𝗴𝗲 𝗨𝗽𝘁𝗼 𝟰𝟭𝗟𝗣𝗔 😍
Upskill on the most in-demand skills in the market
Learn Coding & Get Placed In Top Tech Companies
𝗛𝗶𝗴𝗵𝗹𝗶𝗴𝗵𝘁𝘀:-
💼 Avg. Package: ₹7.2 LPA | Highest: ₹41 LPA
𝐑𝐞𝐠𝐢𝐬𝐭𝐞𝐫 𝐍𝐨𝐰 👇:-
https://pdlink.in/42WOE5H
Hurry! Limited seats are available.🏃♂️
✅ Random Forest Basics🌲🤖
👉 Random Forest is one of the most popular and powerful Machine Learning algorithms.
It combines multiple Decision Trees to make better predictions.
🔹 1. What is Random Forest?
Random Forest = Collection of many Decision Trees
👉 Instead of relying on one tree, it takes predictions from many trees and gives the final result.
This improves:
✔ Accuracy
✔ Stability
✔ Performance
🔥 2. How Random Forest Works
Step-by-step:
1️⃣ Create multiple Decision Trees
2️⃣ Train each tree on random data samples
3️⃣ Each tree gives prediction
4️⃣ Final prediction = Majority vote (classification)
🔹 3. Example
👉 Predict if a customer will buy a product.
Tree 1 → Yes
Tree 2 → Yes
Tree 3 → No
✅ Final Prediction → Yes
🔹 4. Implementation (Python)
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# Sample data
X = [,,, ]
y = [1, 2, 3, 4, 0]
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X, y)
print(model.predict([])[3])
💡 Level Up Your IT Career in 2026 – For FREE
Areas covered: #Python #AI #Cisco #PMP #Fortinet #AWS #Azure #Excel #CompTIA #ITIL #Cloud + more
🔗 Download each free resource here:
• Free Courses (Python, Excel, Cyber Security, Cisco, SQL, ITIL, PMP, AWS)
👉https://bit.ly/492lupg
• IT Certs E-book
👉https://bit.ly/4vXETS8
• IT Exams Skill Test
👉 https://bit.ly/4t1fhkB
• Free AI Materials & Support Tools
👉 https://bit.ly/4cWlwQL
• Free Cloud Study Guide
👉https://bit.ly/4cU6F9h
📲 Need exam help? Contact admin: wa.link/qse4fe
💬 Join our study group (free tips & support): https://chat.whatsapp.com/K3n7OYEXgT1CHGylN6fM5a
What type of problems can Decision Trees solve?
Which of the following is a disadvantage of Decision Trees?
Which library module is commonly used for Decision Trees in Python?
What is the starting node of a Decision Tree called?
What does a Decision Tree mainly use to make predictions?
𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗦𝗰𝗶𝗲𝗻𝗰𝗲 & 𝗠𝗮𝗰𝗵𝗶𝗻𝗲 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴 𝗙𝗥𝗘𝗘 𝗠𝗮𝘀𝘁𝗲𝗿𝗰𝗹𝗮𝘀𝘀😍
Kickstart Your Data Science Career In Top Tech Companies
💫Learn Tools, Skills & Mindset to Land your first Job
💫Join this free Masterclass for an expert-led session on Data Science
Eligibility :- Students ,Freshers & Working Professionals
𝗥𝗲𝗴𝗶𝘀𝘁𝗲𝗿 𝗙𝗼𝗿 𝗙𝗥𝗘𝗘 :-
https://pdlink.in/42hIcpO
( Limited Slots ..Hurry Up )
🔥Date & Time :- 8th May 2026 , 7:00 PM
✅ Decision Trees Basics🌳🤖
👉 Decision Trees are one of the most intuitive ML algorithms — they work like a flowchart.
🔹 1. What is a Decision Tree?
A Decision Tree is a model that makes decisions by splitting data into branches.
👉 It asks questions like:
- Is age > 18?
- Is salary > 50k?
Based on answers → it predicts output.
🔥 2. Structure of a Decision Tree
🌳 Root Node → Starting point
🌿 Branches → Conditions (Yes/No)
🍃 Leaf Nodes → Final output
🔹 3. Example
👉 Predict if a person will buy a product:
Is Age > 30?
├── Yes → High Chance
└── No → Check Income
├── High → Medium Chance
└── Low → Low Chance
🔹 4. Types of Problems
✔ Classification (Yes/No)
✔ Regression (predict values)
🔹 5. Implementation (Python)
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# Sample data
X = [[25], [30], [45], [50]]
y = [0, 0, 1, 1]
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X, y)
print(model.predict([[40]]))
🔹 6. Advantages ⭐
✔ Easy to understand
✔ No need for scaling
✔ Works with both numbers & categories
🔹 7. Disadvantages
❌ Can overfit (too complex tree)
❌ Sensitive to small data changes
🔹 8. Why Decision Trees are Important?
✔ Used in real-world ML systems
✔ Foundation for Random Forest & XGBoost
✔ Easy to explain to stakeholders
🎯 Today’s Goal
✔ Understand tree structure
✔ Learn splitting logic
✔ Implement basic model
💬 Tap ❤️ for more!
🚀 𝗭𝗲𝗿𝗼 𝗦𝗸𝗶𝗹𝗹𝘀 → 𝗢𝗻𝗹𝗶𝗻𝗲 𝗜𝗻𝗰𝗼𝗺𝗲 💸 (𝗔𝗜 𝗜𝘀 𝗗𝗼𝗶𝗻𝗴 𝗜𝘁 𝗔𝗹𝗹)
People are literally earning online by building apps… without coding
Now you can turn your ideas into websites & apps using AI in minutes 🔥
👉 No experience. No investment. Just execution.
✨ What you can do:
✔ Build apps & websites with AI 🤖
✔ Offer services & earn from clients 💰
✔ Start freelancing instantly
✔ Work from anywhere 🌍
🔥 Why this is blowing up:
• AI tools are replacing coding barriers
• Businesses are paying for fast solutions
• Huge demand + low competition (right now)
𝗦𝘁𝗮𝗿𝘁 𝗡𝗼𝘄👇:-
https://pdlink.in/4sRlP5d
💫 If you ignore this now, you’ll learn it later when it’s crowded
What is the range of output in Logistic Regression?
Logistic Regression is used for which type of problem?
💻 𝗙𝗿𝗲𝗲𝗹𝗮𝗻𝗰𝗲 𝗘𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴 𝗢𝗽𝗽𝗼𝗿𝘁𝘂𝗻𝗶𝘁𝘆 | 𝗕𝘂𝗶𝗹𝗱 𝗔𝗽𝗽𝘀 & 𝗘𝗮𝗿𝗻 𝗢𝗻𝗹𝗶𝗻𝗲
Imagine earning money by creating apps & websites using AI… without coding🔥
This platform lets you turn ideas into real apps in minutes 🤯
👉 Perfect for freelancers, beginners & side hustlers
🔥 Why you shouldn’t miss this:
* Zero investment to start
* High-demand skill (AI + freelancing)
* Unlimited earning potential
𝗦𝘁𝗮𝗿𝘁 𝗯𝘂𝗶𝗹𝗱𝗶𝗻𝗴 𝗵𝗲𝗿𝗲👇:-
https://pdlink.in/4e4ILub
💬 Your idea + AI = Your next income source 💸
