Machine learning books and papers

Відкрити в Telegram

Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn

📈 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 24 508 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 24 508 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.

24 508

Підписники

+324 години

-97 днів

-10130 день

1 594

Перегляди допису

~ 54124 години

~ 66448 годин

6.50%

Коефіцієнт залучення

Немає даних

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

24 510

#AlexNet #paper @Machine_learn

24 510

معماری ها و پلتفرم های رایج در حوزه یادگیری عمیق 👇

24 510

#Machine_Learning #Cheat_Sheet 💥Machine learning algorithm cheat sheet, Classical Equations, Diagrams and Tricks @Machine_learn

24 510

#Machine_Learning #Cheat_Sheet 💥Machine learning algorithm cheat sheet @Machine_learn

24 510

#Data_Mining #Recommender_System 🔴Data Mining Methods for Recommender Systems @Machine_learn

24 510

#Data_Mining #Recommender_System 🔴The Application of Data-Mining to Recommender Systems @Machine_learn

24 510

#Data_Clustering #K_Means 🔴Data clustering: 50 years beyond K-means ➖Pattern Recognition Letters 31 (2010) 651–666 @Machine_learn

24 510

#Data_Clustering #Cellular_Automata #Data_Mining 🔴Data clustering using a linear cellular automata-based algorithm ➖Neurocomputing, Volume 114, 19 August 2013, Pages 86–91 @Machine_learn

24 510

#Graph_Mining 🔴A SURVEY OF GRAPH MINING TECHNIQUES FOR BIOLOGICAL DATASETS @Machine_learn

24 510

#Graph_Mining 🔴Graph Mining: A Survey of Graph Mining Techniques @Machine_learn

24 510

#outlier detection for temporal data #paper @Machine_learn

24 510

#analysis of different clustering #paper @Machine_learn

24 510

@Machine_learn #Book #NLP #Natural_Language_Processing #Text_Mining

24 510

#Ensemble Machine Learning - Springer #book @Machine_learn

24 510

#deep_learning with tensorflow #book @Machine_learn

24 510

#Learning Sentiment-Specific Word Embedding for Twitter Sentiment Classification #paper @Machine_learn

24 510

#Word Embedding Revisited: A New Representation Learning and Explicit Matrix #paper @Machine_learn

24 510

#Improving Word Embeddings with Convolutional Feature Learning and Subword Information #paper @Machine_learn

24 510

#Tiled convolutional neural networks #paper @Machine_learn

24 510

#You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection #paper @Machine_learn