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 8 014 місце в категорії Освіта та 13 742 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 06 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -100, а за останні 24 години на 1, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.32%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.04% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 548 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 500 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 07 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
+124 години
+17 днів
-10030 день
Архів дописів
Entropy Based Feature Selection.pdf8.64 KB

#Ensemble_methods - Zhou #book @Machine_learn

#machine_learning_for_audio,_image #book @Machine_learn

#learning_scikit_learn_machine_learning #book @Machine_learn

#python_power #book @Machine_learn

#Artificial Intelligence A Modern Approach #book @Machine_learn

#Python_for_Data_Analysis #book @Machine_learn

#Learning_Love Data Science @Machine_learn

#advance_in_computational_intelligence #paper @Machine_learn

#Towards a Multi-agent System for Medical Records Processing and Knowledge Discovery #paper @Machine_learn

#a_fast, unsupervised approach for medical concept extraction #paper @Machine_learn

#Intention_based_Information_Retrieval of_Electronic_Healt_Records #paper @Machine_learn

#Deep_Learning_in_Bioinformatics #paper @Machine_learn

#Deep_Learning_for_Medical #Image #Processing:Overview, Challenges and Future #paper @Machine_learn

#GMM #report @Machine_learn

#object_oriented_python #book @Machine_learn

#python3_Documentaino #book @Machine_learn

#DeepLearning #Unsupervised #Book @Machine_learn

#A_Multiclass_Classification_Method #paper @Machine_learn

#Proceedings_of_NEWS_2016_The_Sixth_Named_Entities_Workshop #book @Machine_learn