В Телеграме есть функция "Похожие каналы". Не знаю, как платформа оценивает похожесть, но, думаю, что это комбинированная метрика из подписчиков и ключевых слов.
Так вот, тёзка Denull сделал прикольный кластеризатор каналов. Я просканировал свой канал на глубину 3 и обозначил кластеры.
Какие интересные выводы из этого можно сделать:
1. Каналов про айти так много (возможно именно в ближайших к моему, но я думаю, что и в целом), что они, в свою очередь, тоже делятся на выраженные кластеры: мобилки, фронт, дизайн и т.д.
2. Больше всего айтишных каналов про ML. Это очень модно.
3. Канал ровно на серединке между "Мобильной разработкой" и "Компьютерной безопасностью" — это канал про компьютерную безопасность в мобильной разработке! Прикольно.
4. Каналы со всякими новостями практически неотделимы от каналов с политикой.
5. Если якобы тематический канал находится очень близко к кластеру "Новости и политика", то, вероятно, этот канал часто постит нетематический ширпотребный мусор для разгона трафика. То есть, я бы на такие не подписывался.
6. Вообще нет кластера по настолкам. Похоже, эта тема довольно слабо освещается в блогах.
7. Стартапы и инвестиции находятся где-то между политикой и машинным обучением. Неспроста.
#web
http://scikit-learn.org/stable/
scikit-learn
#Machine#Learning in Python
Simple and efficient tools for data mining and data analysis
Accessible to everybody, and reusable in various contexts
Built on #NumPy, #SciPy, and #matplotlib
Open source, commercially usable - BSD license
Добро пожаловать в мир продвинутогоPython программирования: @pro_python_code
В канале вы найдет :
📃Статьи ,
📚Книги
👨💻Код
🔗Ссылки
и много другой полезной информации
#Python#Django
#Machine Learning #DataScience
#Django#Advancedresearch
1 канал вместо тысячи учебников и курсов, подписывайтесь: 👇👇👇
🐍@pythonl