uk
Feedback
Machine learning books and papers

Machine learning books and papers

Відкрити в Telegram

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machine learning books and papers

Канал Machine learning books and papers (@machine_learn) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 24 509 підписників, посідаючи 8 019 місце в категорії Освіта та 13 748 місце у регіоні Іран.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 24 509 підписників.

За останніми даними від 04 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -101, а за останні 24 години на 3, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.50%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.21% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 594 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 541 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 2.
  • Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як disorder, psy, مقاله, framework, graph.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 05 липня, 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.

24 509
Підписники
+324 години
-97 днів
-10130 день
Архів дописів
Bayesian Reasoning and Machine Learning — D. Barber (en) 2012/2017. #book #beginner #theory @Machine_learn
Bayesian Reasoning and Machine Learning — D. Barber (en) 2012/2017. #book #beginner #theory @Machine_learn

#Frank Kane — Frank Kane's Taming Big Data with Apache Spark and Python (en) 2017 #book #python @Machine_learn

#Frank Kane — Frank Kane's Taming Big Data with Apache Spark and Python (en) 2017 #book #python @Machine_learn
#Frank Kane — Frank Kane's Taming Big Data with Apache Spark and Python (en) 2017 #book #python @Machine_learn

Data Science Fundamentals for Python and MongoDB — D. Paper (en) 2018 #book @Machine_learn

Data Science Fundamentals for Python and MongoDB — D. Paper (en) 2018 #book @Machine_learn
Data Science Fundamentals for Python and MongoDB — D. Paper (en) 2018 #book @Machine_learn

#Veracity of Big Data — V. Pendyala (en) 2018 #book #middle @Machine_learn

#Veracity of Big Data — V. Pendyala (en) 2018 #book #middle @Machine_learn
#Veracity of Big Data — V. Pendyala (en) 2018 #book #middle @Machine_learn

#Machinelearning for beginner s #page count=128 #Year=2017 #book @Machine_learn

#Machinelearning for beginner s #page count=128 #Year=2017 #book @Machine_learn
#Machinelearning for beginner s #page count=128 #Year=2017 #book @Machine_learn

#deeplearning #j.patterson and Adam #book #page count=523 @Machine_learn

#deeplearning #j.patterson and Adam #book #page count=523 @Machine_learn
#deeplearning #j.patterson and Adam #book #page count=523 @Machine_learn

# Smart Grid using Big Data Analytics: A #Random Matrix Theory Approach — R. C. Qiu, P. Antonik (en) 2017 #book @Machine_learn

#text analytics with python #book #Machine_learn

#Machine_learning and security #book @Machine_learn

#next-generation big data #big-data @Machine_learn

#Alice_Zheng_Feature_Engineering_for_Machine_Learning_2018 #book @Machine_learn

#Keras Deep Learning Cookbook: Over 80 Recipes for Implementing Deep Neural Networks in Python #book @Machine_learn

Python 3 Object oriented Programming #book @Machine_learn

#Deep learning with keras @Machine_learn