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 24 508 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
Архів дописів
#Robert_Layton Data mining #book @Machine_learn

#Robert_Layton Data mining #book @Machine_learn
#Robert_Layton Data mining #book @Machine_learn

#Using_Recurrent_Neural Networks To Forecasting of Forex #paper @Machine_learn

#Pattern_Recognition #Hidden_Markov_models #slide @Machine_learn

#Pattern_Recognition #Mixture_models_and_EM #slide @Machine_learn

#Pattern_Recognition #Sequential_feature_selection #slide @Machine_learn

#Pattern_Recognition #Linear_discriminants_analysis #slide @Machine_learn

#Pattern_Recognition #Principal_components_analysis #slide @Machine_learn

#Pattern_Recognition #Nearest_neighbors #slide @Machine_learn

#Pattern_Recognition #Kernel_density_estimation #slide @Machine_learn

#Visual Analytics in Deep Learning: An Interrogative Survey for the Next Frontiers #survey @Machine_learn

#A #Survey on Deep Learning Toolkits and Libraries for Intelligent User Interfaces #survey @Machine_learn

#Capsules for Object Segmentatio #paper @Machine_learn

#MATRIX CAPSULES WITH EM ROUTING #paper @Machine_learn

#RCNN #paper @Machine_learn

#fastRCNN #paper @Machine_learn

#niftynet #paper @Machine_learn

#LenNet #paper @Machine_learn

#ResNet #paper @Machine_learn

#GoogleNet #paper @Machine_learn