Запросы в Яндексе
В топ 1
В топ 3
В топ 10
В топ 20
Видимость
18
Органическая выдача
Коммерческие
0
Информационные
Брендовые
0
Трафик с бренда
0%
Конкурентов
20
Упущенных запросов
8
Ссылки
в графе ссылок Common Crawl домена нет: на него почти не ссылаются или он новыйОрганическая выдача
Запросы сайта
| Запрос | Частота | Место |
|---|---|---|
| регуляризация | 117 | 10 |
| roc кривая | 105 | 7 |
| регуляризация это | 30 | 7 |
| ridge regression | 29 | 6 |
| метод ближайших соседей | 29 | 9 |
| расстояние кульбака лейблера | 21 | 6 |
| ядро епанечникова | 18 | 11 |
| гребневая регрессия | 18 | 12 |
| kernel density estimation | 17 | 12 |
| проклятие размерности в машинном обучении | 16 | 5 |
| эмпирический риск | 16 | 7 |
| генетический отбор | 12 | 6 |
| roc кривая это | 12 | 8 |
| теорема мерсера | 9 | 5 |
| рок кривая | 9 | 7 |
| кульбака лейблера | 9 | 8 |
| выпуклость что это | 9 | 9 |
| knn метод ближайших соседей | 8 | 10 |
| ядерная оценка плотности распределения | 7 | 6 |
| roc curve это | 5 | 9 |
| 1 vs all | 5 | 10 |
| эмпирический риск это | 2 | 8 |
| построение roc кривой | 2 | 9 |
| тип модель | 2 | 10 |
| вики оценка | 2 | 10 |
| формула надарая ватсона | 2 | 11 |
| отступ классификатора | 1 | 1 |
| бинарное решающее дерево | 1 | 7 |
| решающее дерево это | 1 | 8 |
| линейный классификатор это | 1 | 11 |
| что такое отступ классификатора | 0 | 3 |
| оценка классификации | 0 | 5 |
| количество листьев в дереве решений | 0 | 6 |
| модели бернулли | 0 | 8 |
| критерий выпуклости | 0 | 9 |
| что такое решающее дерево | 0 | 10 |
| формирование пространства признаков | 0 | 10 |
Конкуренты
habr.com
medium.com
sky.pro
deepmachinelearning.ru
geeksforgeeks.org
ru.m.ruwiki.ru
neerc.ifmo.ru
machinelearning.ru
ru.ruwiki.ru
loginom.ru
mql5.com
ultralytics.com
bigenc.ru
github.com
scikit-learn.ru
mipt-stats.gitlab.io
studfile.net
intuit.ru
scikit-learn.org
gimal-ai.ruУпущенные запросы
| Запрос | Частота | У конкурентов в топ-10 |
|---|---|---|
| построить маршрут | 44 230 | medium.com |
| маршрут построить | 44 230 | medium.com |
| что такое докс | 13 193 | sky.pro |
| дедлайн что такое | 8 939 | sky.pro |
| что такое дедлайн | 8 762 | sky.pro |
| osi модель | 7 659 | sky.pro |
| что такое спо | 4 423 | sky.pro |
| спо что такое | 4 423 | sky.pro |
Доля в топе
По 500 частотным запросам самого сайта, поэтому он здесь всегда заметен. Место в нише среди конкурентов — в блоке «Рейтинг среди конкурентов».
Ядро конкурентов
| Запрос | Частота | Сайтов | learnmachi | habr | medium | sky | deepmachin |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| регуляризация | 117 | 5 | 10 | 5 | 2 | 4 | 9 |
| метод ближайших соседей | 29 | 5 | 9 | 4 | 3 | 6 | 10 |
| roc curve это | 5 | 5 | 9 | 2 | 3 | 6 | 11 |
| построение roc кривой | 2 | 5 | 9 | 2 | 3 | 4 | 6 |
| градиентный бустинг | 337 | 4 | 2 | 6 | 4 | 8 | |
| mae | 332 | 4 | 7 | 2 | 4 | 10 | |
| auc roc | 324 | 4 | 1 | 2 | 3 | 7 | |
| глубокое обучение | 247 | 4 | 5 | 2 | 10 | 9 | |
| rnn | 239 | 4 | 3 | 1 | 9 | 5 | |
| rmse | 227 | 4 | 3 | 1 | 8 | 6 | |
| рекуррентные нейронные сети | 180 | 4 | 6 | 3 | 11 | 9 | |
| knn | 175 | 4 | 5 | 2 | 8 | 11 | |
| градиентный бустинг это | 157 | 4 | 2 | 7 | 1 | 9 | |
| roc кривая | 105 | 4 | 7 | 1 | 4 | 5 | |
| аугментация данных | 92 | 4 | 2 | 3 | 5 | 7 | |
| рекуррентная нейронная сеть | 85 | 4 | 4 | 2 | 10 | 6 | |
| рекуррентные нейронные сети это | 84 | 4 | 4 | 2 | 10 | 8 | |
| регуляризация в машинном обучении | 83 | 4 | 4 | 3 | 5 | 8 | |
| функция потерь | 65 | 4 | 10 | 2 | 4 | 9 | |
| аугментация данных это | 65 | 4 | 3 | 2 | 4 | 9 | |
| обучение с учителем машинное обучение | 60 | 4 | 3 | 2 | 8 | 11 | |
| алгоритм обратного распространения ошибки | 57 | 4 | 1 | 3 | 8 | 9 | |
| boosting | 53 | 4 | 7 | 1 | 5 | 4 | |
| gradient boosting | 52 | 4 | 1 | 3 | 5 | 8 | |
| mape метрика | 48 | 4 | 2 | 5 | 11 | 10 | |
| mse формула | 47 | 4 | 8 | 2 | 5 | 10 | |
| введение в машинное обучение | 44 | 4 | 3 | 2 | 7 | 8 | |
| l1 l2 регуляризация | 42 | 4 | 4 | 2 | 3 | 7 | |
| регуляризация l2 | 40 | 4 | 4 | 2 | 3 | 9 | |
| roc curve | 40 | 4 | 5 | 3 | 8 | 10 | |
| l2 регуляризация | 40 | 4 | 1 | 3 | 2 | 10 | |
| многослойный персептрон | 38 | 4 | 3 | 6 | 10 | 4 | |
| рекуррентные нейросети | 38 | 4 | 4 | 2 | 11 | 10 | |
| l1 регуляризация | 33 | 4 | 1 | 3 | 2 | 9 | |
| категориальные признаки | 32 | 4 | 2 | 3 | 10 | 5 | |
| регуляризация это | 30 | 4 | 7 | 1 | 2 | 3 | |
| рекуррентные сети | 30 | 4 | 4 | 3 | 7 | 6 | |
| sklearn knn | 30 | 4 | 5 | 2 | 7 | 9 | |
| формула mae | 30 | 4 | 5 | 3 | 7 | 9 | |
| функция потерь в машинном обучении | 29 | 4 | 5 | 1 | 2 | 9 | |
| машинное обучение с учителем пример | 28 | 4 | 3 | 1 | 6 | 7 | |
| rnn это | 26 | 4 | 3 | 4 | 11 | 10 | |
| рекуррентная нейросеть | 24 | 4 | 5 | 3 | 8 | 7 | |
| регуляризация l1 и l2 | 24 | 4 | 3 | 1 | 2 | 9 | |
| метод k ближайших соседей | 23 | 4 | 1 | 4 | 7 | 9 | |
| l1 и l2 регуляризация | 22 | 4 | 1 | 2 | 3 | 8 | |
| one hot encoding это | 21 | 4 | 4 | 3 | 1 | 10 | |
| nearest neighbor | 19 | 4 | 4 | 3 | 9 | 8 | |
| l1 b l2 регуляризация в машинном обучении | 18 | 4 | 1 | 2 | 3 | 8 | |
| tp fp tn fn | 18 | 4 | 2 | 4 | 5 | 11 | |
| f мера | 17 | 4 | 3 | 5 | 1 | 7 | |
| рекуррентная нейронная сеть это | 17 | 4 | 3 | 1 | 7 | 8 | |
| граф структура данных | 17 | 4 | 4 | 3 | 8 | 12 | |
| rmse метрика | 16 | 4 | 1 | 3 | 9 | 10 | |
| аналитическое решение линейной регрессии | 15 | 4 | 4 | 11 | 9 | 2 | |
| многослойный персептрон это | 15 | 4 | 2 | 8 | 11 | 6 | |
| аугментация это нейросети | 15 | 4 | 2 | 3 | 5 | 8 | |
| l1 и l2 | 15 | 4 | 1 | 3 | 5 | 8 | |
| аугментация в машинном обучении | 14 | 4 | 4 | 2 | 1 | 6 | |
| data augmentation | 14 | 4 | 10 | 1 | 7 | 8 | |
| precision recall f1 | 14 | 4 | 4 | 1 | 3 | 9 | |
| ансамбли в машинном обучении | 14 | 4 | 3 | 5 | 1 | 9 | |
| f1 precision recall | 14 | 4 | 2 | 1 | 3 | 10 | |
| бинарный классификатор | 14 | 4 | 2 | 3 | 6 | 11 | |
| one hot encoder | 13 | 4 | 4 | 3 | 2 | 6 | |
| кросс энтропия функция потерь | 13 | 4 | 7 | 2 | 1 | 10 | |
| машинное обучение простыми словами | 13 | 4 | 3 | 2 | 8 | 11 | |
| roc кривая это | 12 | 4 | 8 | 2 | 4 | 5 | |
| что такое аугментация данных | 12 | 4 | 3 | 2 | 4 | 5 | |
| метод ближайшего соседа | 12 | 4 | 4 | 5 | 8 | 9 | |
| решающие деревья машинное обучение | 11 | 4 | 1 | 2 | 5 | 6 | |
| что такое регуляризация в машинном обучении | 11 | 4 | 1 | 4 | 5 | 9 | |
| градиентный метод | 11 | 4 | 2 | 7 | 8 | 10 | |
| roc кривая машинное обучение | 11 | 4 | 2 | 4 | 6 | 10 | |
| метод knn | 11 | 4 | 1 | 3 | 5 | 10 | |
| метод к ближайших соседей | 11 | 4 | 2 | 4 | 7 | 11 | |
| one hot кодирование | 10 | 4 | 3 | 4 | 1 | 7 | |
| функции потерь в машинном обучении | 10 | 4 | 7 | 1 | 2 | 9 | |
| машинное обучение без учителя | 10 | 4 | 3 | 2 | 9 | 11 | |
| nearest neighbors sklearn | 10 | 4 | 4 | 3 | 6 | 11 | |
| рок кривая | 9 | 4 | 7 | 2 | 4 | 10 | |
| lstm gru | 9 | 4 | 2 | 3 | 10 | 7 | |
| kneighborsregressor | 9 | 4 | 4 | 3 | 6 | 9 | |
| что такое регуляризация | 9 | 4 | 5 | 2 | 4 | 9 | |
| персептрон нейросеть | 9 | 4 | 3 | 1 | 11 | 9 | |
| мнк линейная регрессия | 9 | 4 | 6 | 5 | 10 | 9 | |
| random forests | 9 | 4 | 5 | 1 | 6 | 10 | |
| этапы машинного обучения | 9 | 4 | 5 | 3 | 6 | 10 | |
| one hot encoding что это | 9 | 4 | 2 | 3 | 1 | 10 | |
| аугментация данных нейронные сети | 8 | 4 | 1 | 4 | 8 | 5 | |
| функции потерь | 8 | 4 | 8 | 2 | 1 | 11 | |
| категориальный признак | 7 | 4 | 2 | 3 | 7 | 5 | |
| градиентного бустинга | 7 | 4 | 4 | 7 | 1 | 8 | |
| градиентный бустинг машинное обучение | 7 | 4 | 3 | 5 | 4 | 8 | |
| что такое one hot encoding | 7 | 4 | 4 | 2 | 1 | 8 | |
| transformer model | 7 | 4 | 4 | 3 | 10 | 8 | |
| формула надарая ватсона | 2 | 4 | 11 | 3 | 4 | 1 | |
| линейный классификатор это | 1 | 4 | 11 | 4 | 10 | 8 | |
| что такое решающее дерево | 0 | 4 | 10 | 4 | 1 | 7 | |
| пиксель арт | 16 716 | 3 | 11 | 2 | 10 |
Рейтинг среди конкурентов
15место по видимости в нише из 21
Сайт и 20 главных конкурентов из таблицы «Конкуренты» по 115 запросам ниши, за которые они борются между собой: в топ-10 Яндекса минимум трое из них, без брендовых запросов и маркетплейсов
Лидеры
Запросы, частоты и места на август 2026: по данным Букварикса