Запросы в Яндексе
В топ 1
В топ 3
В топ 10
В топ 20
Видимость
395
Органическая выдача
Коммерческие
0
Информационные
Брендовые
Трафик с бренда
5%
Конкурентов
20
Упущенных запросов
30
Ссылки
Вес домена
15
Ссылающихся доменов
15
Исходящих доменов
62
Место в интернете
№ 8 315 582
Вес с июля 2024
10 → 15
Органическая выдача
Запросы сайта
| Запрос | Частота | Место |
|---|---|---|
| sklearn | 539 | 5 |
| кластеризация | 505 | 9 |
| precision recall | 328 | 11 |
| метод опорных векторов | 243 | 8 |
| кросс валидация | 196 | 9 |
| lasso | 161 | 9 |
| k means | 159 | 3 |
| sklearn pip install | 152 | 5 |
| pip install sklearn | 152 | 7 |
| что такое k means | 133 | 7 |
| наивный байесовский классификатор | 121 | 6 |
| линейная регрессия в машинном обучении | 119 | 11 |
| какой вид ансамблирования соответствует обучению каждого алгоритма на своем наборе объектов | 117 | 6 |
| в чем состоит обучение линейной модели | 117 | 11 |
| стохастический градиентный спуск | 115 | 8 |
| на основе какого алгоритма ансамблирования построен случайный лес | 102 | 6 |
| что такое кросс валидация | 98 | 4 |
| linear regression | 88 | 9 |
| в чем обычно выражаются результаты метода анализа дерева решений | 71 | 10 |
| learning curve | 60 | 9 |
| кластеризация в машинном обучении | 60 | 9 |
| байесовский классификатор это | 59 | 7 |
| кросс валидация это | 57 | 8 |
| алгоритмы кластеризации | 54 | 7 |
| кластеризация данных | 53 | 5 |
| иерархическая кластеризация | 52 | 11 |
| байесовский классификатор | 51 | 6 |
| как выбираются веса признаков в линейных моделях | 51 | 6 |
| mlp нейросеть | 50 | 4 |
| pip install scikit learn | 50 | 4 |
| f1 метрика | 44 | 12 |
| методы кластеризации | 43 | 6 |
| joblib | 43 | 6 |
| ndcg метрика | 41 | 3 |
| решающие деревья | 39 | 8 |
| многослойный персептрон | 38 | 5 |
| метод опорных векторов машинное обучение | 38 | 6 |
| iris dataset | 37 | 7 |
| алгоритм к средних предназначен для решения задачи | 37 | 8 |
| python линейная регрессия | 36 | 11 |
| cv машинное обучение | 32 | 5 |
| кластер в программировании это | 31 | 11 |
| roc auc это | 30 | 11 |
| ridge regression | 29 | 7 |
| перекрестная проверка | 28 | 8 |
| predict proba | 27 | 9 |
| алгоритм k means | 27 | 11 |
| k means алгоритм | 27 | 11 |
| tfidf | 26 | 9 |
| precision метрика | 26 | 9 |
Конкуренты
stackoverflow.com
labex.io
github.com
ru.python-3.comУпущенные запросы
| Запрос | Частота | У конкурентов в топ-10 |
|---|---|---|
| нейросеть для генерации изображений | 67 334 | habr.com, medium.com |
| нейросеть | 274 635 | medium.com |
| алфавит русский | 150 622 | medium.com |
| русский алфавит | 149 332 | medium.com |
| алфавит русский по порядку | 91 614 | medium.com |
| проверка орфографии | 70 673 | medium.com |
| нейро | 51 665 | habr.com |
| построить маршрут | 44 230 | medium.com |
| маршрут построить | 44 230 | medium.com |
| кроссворд | 37 349 | habr.com |
| переводчик по фото с английского на русский по фото | 20 797 | habr.com |
| нейросеть оживить фото | 14 974 | habr.com |
| оживить фото нейросеть | 14 974 | habr.com |
| нейросеть бесплатная | 14 399 | habr.com |
| многоточие знак препинания | 13 875 | habr.com |
| бесплатная нейросеть | 13 204 | habr.com |
| что такое докс | 13 193 | sky.pro |
| алгоритмика о проекте | 9 301 | sky.pro |
| о проекте алгоритмика | 9 301 | sky.pro |
| дедлайн что такое | 8 939 | sky.pro |
| среднее профессиональное образование это | 8 780 | sky.pro |
| что такое дедлайн | 8 762 | sky.pro |
| программирование | 8 751 | sky.pro |
| градиент | 8 039 | sky.pro |
| проверить ссылку на безопасность | 7 661 | sky.pro |
| osi модель | 7 659 | sky.pro |
| среднее профессиональное образование | 7 235 | sky.pro |
| образование среднее профессиональное | 7 235 | 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 | scikit-lea | habr | medium | sky | geeksforge |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| k means | 159 | 5 | 3 | 9 | 5 | 1 | 6 |
| что такое k means | 133 | 5 | 7 | 1 | 3 | 6 | 10 |
| на основе какого алгоритма ансамблирования построен случайный лес | 102 | 5 | 6 | 5 | 3 | 7 | 9 |
| иерархическая кластеризация | 52 | 5 | 11 | 5 | 7 | 1 | 8 |
| pip install scikit learn | 50 | 5 | 4 | 7 | 5 | 6 | 8 |
| методы кластеризации | 43 | 5 | 6 | 3 | 2 | 1 | 11 |
| iris dataset | 37 | 5 | 7 | 1 | 4 | 3 | 9 |
| алгоритм к средних предназначен для решения задачи | 37 | 5 | 8 | 3 | 5 | 7 | 9 |
| кластер в программировании это | 31 | 5 | 11 | 3 | 2 | 5 | 7 |
| predict proba | 27 | 5 | 9 | 3 | 4 | 7 | 2 |
| k means алгоритм | 27 | 5 | 11 | 1 | 5 | 6 | 12 |
| tfidf | 26 | 5 | 9 | 2 | 3 | 5 | 8 |
| ml метрики | 24 | 5 | 11 | 2 | 3 | 5 | 6 |
| как установить sklearn | 23 | 5 | 8 | 7 | 6 | 5 | 10 |
| кросс валидация в машинном обучении | 21 | 5 | 5 | 6 | 3 | 1 | 9 |
| python linear regression | 21 | 5 | 9 | 3 | 2 | 5 | 4 |
| preprocessing | 20 | 5 | 4 | 3 | 2 | 6 | 9 |
| sklearn как установить | 20 | 5 | 6 | 7 | 4 | 5 | 8 |
| задача кластеризации в машинном обучении | 20 | 5 | 11 | 4 | 3 | 1 | 8 |
| нормализация данных python | 19 | 5 | 4 | 5 | 2 | 3 | 7 |
| nearest neighbor | 19 | 5 | 7 | 4 | 3 | 9 | 11 |
| linear model sklearn | 18 | 5 | 2 | 4 | 3 | 7 | 6 |
| sklearn linear model | 18 | 5 | 3 | 8 | 4 | 1 | 9 |
| ансамблевые методы машинного обучения | 18 | 5 | 9 | 1 | 2 | 6 | 5 |
| предобработка данных для машинного обучения | 18 | 5 | 11 | 2 | 4 | 5 | 7 |
| k fold | 17 | 5 | 4 | 9 | 2 | 7 | 5 |
| модель градиентного бустинга | 17 | 5 | 6 | 1 | 5 | 8 | 9 |
| метод k means | 17 | 5 | 10 | 1 | 5 | 6 | 12 |
| scikit learn install | 14 | 5 | 3 | 7 | 4 | 5 | 6 |
| install scikit learn | 14 | 5 | 4 | 6 | 3 | 5 | 7 |
| установить sklearn | 14 | 5 | 5 | 8 | 6 | 3 | 11 |
| f1 precision recall | 14 | 5 | 7 | 2 | 1 | 3 | 9 |
| tf idf векторизация | 14 | 5 | 8 | 2 | 4 | 5 | 6 |
| метрики precision и recall | 14 | 5 | 10 | 3 | 2 | 1 | 8 |
| бустинг и бэггинг | 14 | 5 | 10 | 2 | 3 | 8 | 7 |
| ансамбли в машинном обучении | 14 | 5 | 11 | 3 | 5 | 1 | 7 |
| ансамблевые методы | 13 | 5 | 8 | 2 | 4 | 5 | 7 |
| линейная регрессия питон | 13 | 5 | 9 | 2 | 5 | 1 | 7 |
| cart алгоритм | 13 | 5 | 10 | 3 | 4 | 7 | 6 |
| руководство по регрессии | 12 | 5 | 3 | 1 | 4 | 2 | 8 |
| cross validate | 12 | 5 | 4 | 6 | 5 | 7 | 8 |
| sklearn fit | 12 | 5 | 8 | 2 | 4 | 11 | 3 |
| логистическая регрессия в python | 12 | 5 | 10 | 2 | 4 | 1 | 6 |
| логистическая регрессия python | 12 | 5 | 11 | 2 | 4 | 5 | 6 |
| k nearest neighbors | 12 | 5 | 12 | 6 | 3 | 1 | 10 |
| feature importances | 11 | 5 | 4 | 7 | 1 | 2 | 3 |
| n estimators | 11 | 5 | 5 | 2 | 3 | 7 | 4 |
| решающие деревья машинное обучение | 11 | 5 | 8 | 1 | 2 | 5 | 10 |
| nearest neighbors sklearn | 10 | 5 | 1 | 4 | 3 | 6 | 8 |
| метод главных компонент в python | 10 | 5 | 10 | 1 | 3 | 4 | 7 |
| decisiontreeclassifier sklearn | 9 | 5 | 1 | 7 | 4 | 6 | 5 |
| k means sklearn | 9 | 5 | 1 | 5 | 4 | 6 | 8 |
| permutation feature importance | 9 | 5 | 2 | 4 | 3 | 5 | 7 |
| sklearn tf idf | 9 | 5 | 2 | 6 | 3 | 5 | 7 |
| гауссовский наивный байесовский классификатор | 9 | 5 | 3 | 1 | 4 | 2 | 5 |
| методы кластеризации в машинном обучении | 9 | 5 | 5 | 1 | 2 | 4 | 8 |
| ансамблевый метод машинного обучения | 9 | 5 | 8 | 2 | 5 | 1 | 10 |
| sklearn precision recall | 8 | 5 | 3 | 4 | 10 | 6 | 5 |
| polynomial regression sklearn | 8 | 5 | 3 | 4 | 2 | 6 | 5 |
| sklearn polynomial regression | 8 | 5 | 6 | 5 | 2 | 7 | 3 |
| model coef | 8 | 5 | 7 | 6 | 5 | 4 | 8 |
| least squares | 8 | 5 | 8 | 9 | 3 | 1 | 7 |
| ансамблевое обучение | 8 | 5 | 8 | 1 | 4 | 6 | 5 |
| ансамблевые модели | 8 | 5 | 9 | 2 | 4 | 1 | 7 |
| кластеризация методом к средних | 8 | 5 | 10 | 2 | 5 | 7 | 12 |
| mse ml | 8 | 5 | 11 | 6 | 2 | 1 | 5 |
| f1 weighted | 7 | 5 | 4 | 5 | 2 | 3 | 6 |
| масштабирование признаков машинное обучение | 7 | 5 | 7 | 2 | 4 | 8 | 10 |
| ансамблевый метод | 7 | 5 | 8 | 2 | 3 | 6 | 9 |
| accuracy ml | 7 | 5 | 11 | 2 | 3 | 5 | 6 |
| кластеризация машинное обучение | 7 | 5 | 11 | 1 | 3 | 5 | 7 |
| selectfrommodel | 6 | 5 | 4 | 8 | 6 | 9 | 7 |
| nearest neighbors | 6 | 5 | 5 | 4 | 3 | 8 | 10 |
| кросс валидация временных рядов | 6 | 5 | 6 | 1 | 3 | 4 | 5 |
| gaussian mixture model | 6 | 5 | 8 | 11 | 2 | 4 | 7 |
| кодирование категориальных признаков | 6 | 5 | 11 | 2 | 3 | 8 | 6 |
| к средних кластеризация | 6 | 5 | 11 | 2 | 5 | 7 | 9 |
| tfidf sklearn | 5 | 5 | 2 | 4 | 3 | 5 | 6 |
| coef | 5 | 5 | 3 | 4 | 2 | 6 | 10 |
| model score | 5 | 5 | 4 | 1 | 2 | 3 | 9 |
| gaussian mixture | 5 | 5 | 5 | 8 | 2 | 4 | 7 |
| стекинг ml | 5 | 5 | 5 | 2 | 3 | 8 | 4 |
| precision recall f1 score | 5 | 5 | 6 | 4 | 2 | 3 | 10 |
| модели градиентного бустинга | 5 | 5 | 7 | 2 | 6 | 1 | 10 |
| python pip install sklearn | 5 | 5 | 8 | 9 | 4 | 5 | 7 |
| python кластеризация | 5 | 5 | 8 | 2 | 4 | 5 | 10 |
| коэффициент силуэта кластеризация | 5 | 5 | 9 | 3 | 6 | 4 | 11 |
| алгоритм id3 | 5 | 5 | 10 | 7 | 4 | 6 | 8 |
| формат pickle | 5 | 5 | 10 | 5 | 2 | 4 | 7 |
| масштабирование признаков | 5 | 5 | 13 | 1 | 3 | 7 | 9 |
| sklearn neighbors | 4 | 5 | 2 | 3 | 5 | 4 | 6 |
| linear regression параметры | 4 | 5 | 3 | 5 | 2 | 6 | 9 |
| linear regression гиперпараметры | 4 | 5 | 3 | 7 | 1 | 4 | 2 |
| fit predict что это | 4 | 5 | 4 | 3 | 1 | 7 | 5 |
| дерево решений python | 4 | 5 | 4 | 2 | 3 | 11 | 9 |
| score python | 4 | 5 | 5 | 4 | 3 | 7 | 6 |
| python дерево решений | 4 | 5 | 5 | 1 | 2 | 3 | 6 |
| roc auc для многоклассовой классификации | 4 | 5 | 6 | 3 | 4 | 1 | 8 |
| gaussian mixture models | 4 | 5 | 7 | 10 | 3 | 8 | 6 |
| ансамбль моделей машинного обучения | 4 | 5 | 7 | 1 | 4 | 5 | 9 |
Рейтинг среди конкурентов
11место по видимости в нише из 21
Сайт и 20 главных конкурентов из таблицы «Конкуренты» по 942 запросам ниши, за которые они борются между собой: в топ-10 Яндекса минимум трое из них, без брендовых запросов и маркетплейсов
Лидеры
medium.com6 381
habr.com5 811
sky.pro4 818
blog.skillfactory.ru4 525
linkedin.com2 563- scikit-learn.org1 911
skillbox.ru1 626- mipt-stats.gitlab.io1 114
geeksforgeeks.org881
proglib.io533
Запросы, частоты и места на август 2026: по данным Букварикса
Ссылки
История веса домена
0510152024.072025.012025.072026.012026.07
По графу ссылок Common Crawl, июль-сентябрь 2026. Вес домена от 0 до 100 по числу и весу ссылающихся доменов
libma.ru
10akrov.ru
dtm.ru