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 24 510 підписників, посідаючи 8 033 місце в категорії Освіта та 13 749 місце у регіоні Іран.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 24 510 підписників.

За останніми даними від 03 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -99, а за останні 24 години на 2, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.54%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.24% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 603 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 549 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 1.
  • 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 04 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.

24 510
Підписники
+224 години
-107 днів
-9930 день
Архів дописів
QuantLib Python Cookbook — L. Ballabio, G. Balaraman (en) 2017. #middle #book @Machine_learn
QuantLib Python Cookbook — L. Ballabio, G. Balaraman (en) 2017. #middle #book @Machine_learn

♦️آموزش Python از 0 تا 100 🔹 هوش مصنوعی 🔸 تست نفوذ 🔹هک و امنیت 🔸ترفندهای ناب 🔹سورس کد 🐍 @PythonForever شدید توصیه میشه�
♦️آموزش Python از 0 تا 100 🔹 هوش مصنوعی 🔸 تست نفوذ 🔹هک و امنیت 🔸ترفندهای ناب 🔹سورس کد 🐍 @PythonForever شدید توصیه میشه👌

اقای میثم عسگری فقدان پدر بزرگوارتان ما را سخت  اندوهگین ساخت غفران و رحمت الهی  برای آن عزیز از دست رفته و سلامتی و طول عمر با عزت برای جناب عالی از پروردگار  متعال خواهانیم

How to CombineNeural Networks andDecision Trees #Book #beginner @Machine_learn

Easy Python Programming for Beginners — Felix Alvaro (en) 2015 #Python #Book #beginner @Machine_learn

Easy Python Programming for Beginners — Felix Alvaro (en) 2015 #Python #Book #beginner @Machine_learn
Easy Python Programming for Beginners — Felix Alvaro (en) 2015 #Python #Book #beginner @Machine_learn

How to Calculate Precision, Recall, F1, and More for Deep Learning Models #precision #Recall #F1 #Metrics @Machine_learn https://machinelearningmastery.com/how-to-calculate-precision-recall-f1-and-more-for-deep-learning-models/

Tensorflow World Resources — Amirsina Torfi (en) 2019 #beginner #book @Machine_learn

Tensorflow World Resources — Amirsina Torfi (en) 2019 #beginner #book @Machine_learn
Tensorflow World Resources — Amirsina Torfi (en) 2019 #beginner #book @Machine_learn

Introduction to Tensorflow 2.0 | Tensorflow 2.0 Features and Changes #video @Machine_learn https://www.youtube.com/watch?v=3O-5DuqKaRo

TOP PROGRAMMING LANGUAGES for a DATA SCIENTIST #guide @Machine_learn

TOP PROGRAMMING LANGUAGES for a DATA SCIENTIST #guide @Machine_learn
TOP PROGRAMMING LANGUAGES for a DATA SCIENTIST #guide @Machine_learn

Python For Data Science Cheat Sheet Keras #Python #Cheat_sheet @Machine_learn

Python For Data Science Cheat Sheet Scikit-Learn #Python #Cheat_sheet @Machine_learn

discriminative : 1:#Regression 2:#Logistic regression 3:#decision tree(Hunt) 4:#neural network(traditional network, deep netw
discriminative : 1:#Regression 2:#Logistic regression 3:#decision tree(Hunt) 4:#neural network(traditional network, deep network) 5:#Support Vector Machine(SVM) Generative: 1:#Hidden Markov model 2:#Naive bayes 3:#K-nearest neighbor(KNN) 4:#Generative adversarial networks(GANs) Deep learning: 1:CNN 2:RNN 3:LSTM 4:CapsuleNet 5:Siamese: siamese cnn siamese lstm siamese bi-lstm siamese CapsuleNet 6:time series data جهت درخواست و راهنمایی در رابطه با پیاده سازی مقالات و پایان نامه ها در رابطه با مباحث deep learning و machine learning با ایدی زیر در ارتباط باشید @Raminmousa

#Reinforcement Learning — A. Nandy, M. Biswas (en) 2018 #book #middle #python @Machine_learn

#Reinforcement Learning — A. Nandy, M. Biswas (en) 2018 #book #middle #python @Machine_learn
#Reinforcement Learning — A. Nandy, M. Biswas (en) 2018 #book #middle #python @Machine_learn

Machine learning method for state preparation and gate synthesis on photonic #quantum_computers #Paper @Machine_learn

Machine learning method for state preparation and gate synthesis on photonic #quantum_computers #Paper @Machine_learn