Анализ страницы https://ardianumam.wordpress.com/machine-learning/
Основное Готовность: 75%
Домен
ardianumam.wordpress.com
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Используйте для продвижения только домен второго уровня.
Длина домена велика. Но если вы продвигаете запрос, входящий в название домена, то это хорошо.
Ответ сервера
200 Успешный ответ
HTTP-код ответа и цепочка редиректов
?
Код 200 — страница доступна. Коды 3xx — редиректы (цепочки замедляют загрузку и размывают ссылочный вес). Коды 4xx/5xx — ошибки, поисковик не сможет проиндексировать страницу.
Сервер настроен корректно.
Безопасность
Сайт безопасен
Использование HTTPS и SSL-сертификат
?
HTTPS — обязательный стандарт. Google и Яндекс отдают предпочтение защищённым сайтам. Отсутствие SSL или просроченный сертификат ведут к предупреждениям в браузере и снижению позиций.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 02.11.2026 11:37:26.
Включён HSTS (Strict-Transport-Security) — защита от подмены на http.
Поздравляем! Сайт не содержится в реестре РКН.
Кодировка
UTF-8
Кодировка символов страницы
?
Стандарт — UTF-8. Неправильная кодировка вызывает нечитаемые символы и мешает поисковику корректно распознать текст страницы.
Указана кодировка на странице UTF-8.
Язык
en
Атрибут lang в HTML-теге
?
Атрибут lang (<html lang="ru">) сообщает поисковикам и браузерам, на каком языке написана страница. Помогает при ранжировании в региональном поиске.
Язык документа указан явно: en.
Скорость загрузки
~0,52сек
Время отклика сервера (TTFB)
?
Time To First Byte — время до получения первого байта от сервера. Норма до 200 мс. Медленный отклик ухудшает пользовательский опыт и ранжирование: Яндекс и Google учитывают скорость страниц.
Скорость загрузки сайта 0,52сек оптимальна.
Объем документа
168Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 168Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 17
Внешние ресурсы страницы (CSS, JS, изображения)
?
Количество и тип подключённых ресурсов влияют на скорость загрузки. Большое число запросов увеличивает время рендеринга страницы.
Кол-во файлов ресурсов 17 много для одной страницы. Приемлемо до 10. Проведите оптимизацию файлов ресурсов!
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | text/css | /_static/??/wp-content/mu-plugins/likes/jetpack-likes.css,/wp-content/blog-plugins/marketing-bar/css/marketing-bar.css?m=1761640963j&cssminify=yes |
| stylesheet | text/css | /_static/??/wp-content/mu-plugins/core-compat/wp-mediaelement.css,/wp-content/mu-plugins/wpcom-bbpress-premium-themes.css?m=1432920480j&cssminify=yes |
| stylesheet | text/css | /wp-content/mu-plugins/jetpack-mu-wpcom-plugin/moon/jetpack_vendor/automattic/jetpack-mu-wpcom/src/build/verbum-comments/verbum-comments.css?m=1785895867i&cssminify=yes |
| stylesheet | https://widgets.wp.com/verbum-block-editor/block-editor.css?ver=1771405207 | |
| stylesheet | text/css | /_static/??-eJydUMtOAzEM/CGMoUKCPSA+pUqNybrNS7FDxd/jripYRNVDL9FMkvHMGI8NqBbjYpgHtDSiFMU9Wwt0OHPMtRbcSiGMXLiLK/QyvCfVO1wNtZkzK7axQynv3NiPYuA8ic7cYYNqX4lvEboEd6nS4SbbU53FGo6Nav434sI6/Gr5+2cv58ftp3vUjmFYzcFM6EdGKagKwRIKZk6NO2p3+0oSEmQuY42vRensjaPDuNT/pddEkSv4noKJ510T+EhB+kn6ll8fn1820/QwPU37byrsya0=&cssminify=yes |
| stylesheet | text/css | /wp-content/mu-plugins/global-print/global-print.css?m=1465851035i&cssminify=yes |
| stylesheet | text/css | /_static/??-eJyNjcEKAjEMRH/ImhVlqwfxU6TbhrZrmhTTIv69u+JFvHgZ5sHwBh7VeOGG3KB0U6nHzAoztur87cNQRNYInVBBk7tjcCE83zVz3HrVDfxvumb2MPVMAVR8dmRIougX/DhbwrK8pwNEksnROriU884e9+PJDnaYXxwFS20=&cssminify=yes |
| js | text/javascript | /wp-content/js/rlt-proxy.js?m=1720530689i |
| js | //0.gravatar.com/js/hovercards/hovercards.min.js?ver=202635d1133547e8a1f2801609f51cef12522abe7f6647d869e9fbc974fe356a37e613 | |
| js | text/javascript | /wp-content/mu-plugins/gravatar-hovercards/wpgroho.js?m=1610363240i |
| js | text/javascript | /wp-content/mu-plugins/likes/queuehandler.js?m=1741961244i |
| js | /wp-content/plugins/gutenberg-core/v23.8.0/build/scripts/hooks/index.min.js?m=1787137145i&ver=f0f188028580e8dc1255 | |
| js | /wp-content/plugins/gutenberg-core/v23.8.0/build/scripts/i18n/index.min.js?m=1787137145i&ver=1dfe7db3940c23ea9216 | |
| js | /wp-content/mu-plugins/jetpack-mu-wpcom-plugin/moon/jetpack_vendor/automattic/jetpack-mu-wpcom/src/build/verbum-comments/assets/dynamic-loader.js?m=1772518873i&minify=false&ver=8b5296f9195db92c42e4 | |
| js | text/javascript | /_static/??-eJydkN1OwzAMhV+I1NCJjRvEo0xe4rZumx/Fzsbenqy0E+ICATdRcnz8naPAJRkbg1JQ0IE8CaRyAg6OEtUjqKnvmWWgbFoYBQKeuUflGJpRHuDP+zJxMjOHyXTRFjEdv28gDnYuriKqzUbvb9uZ0nxtPP8nrfJAbOak5pIq8DvCF5Pm0nOoiaQJ7WSqtFjXAfgYwzY8nmtGzIBFo0dVtvc1FCEVOBWe3V1cox0q/pCME4snNbvmEY63xpvQ5cXsftH6a9mF8VlEBszk0LnrcuXQrx/55l+fDi/7w27/3LbjB2itwMU= |
| js | //stats.wp.com/w.js?69 | |
| js | /wp-content/js/bilmur.min.js?i=17&m=202635 |
Серверные заголовки
Кол-во: 11
HTTP-заголовки ответа сервера
?
Заголовки сервера передают браузеру и поисковику служебную информацию: кеширование, безопасность (CSP, HSTS), сжатие (gzip). Правильная настройка ускоряет загрузку и повышает защищённость.
Найдены серверные заголовки 11шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Server | nginx |
| Date | Tue, 25 Aug 2026 08:09:38 GMT |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-hacker | Want root? Visit join.a8c.com/hacker and mention this header. |
| host-header | WordPress.com |
| Link | <https://public-api.wordpress.com/wp-json/?rest_route=/sites/ardianumam.wordpress.com>; rel="https://api.w.org/" |
| x-pingback | https://ardianumam.wordpress.com/xmlrpc.php |
| x-ac | 22.arn _dca MISS |
| Alt-Svc | clear |
| Strict-Transport-Security | max-age=31536000 |
| Server-Timing | a8c-cdn, dc;desc=arn, cache;desc=MISS;dur=298.0 |
CMS
WordPress
Система управления сайтом (движок)
?
CMS — это движок, на котором работает сайт (WordPress, 1C-Bitrix, Tilda и др.). Знание CMS помогает понять возможности SEO-оптимизации и подобрать подходящие инструменты. «Не определена» — вероятно, самописный сайт или нестандартная сборка.
Сайт работает на CMS WordPress.
Веб-сервер
nginx
Программное обеспечение сервера
?
Веб-сервер — это ПО, которое отдаёт страницы посетителям (nginx, Apache, IIS, LiteSpeed и др.). Определяется по серверным заголовкам ответа (Server, X-Powered-By и т.п.). «Не определён» — сервер намеренно скрывает эти заголовки, это нормальная практика безопасности.
Сайт работает на веб-сервере nginx.
Мета-теги Готовность: 43%
Title
Machine Learning and Pattern Recognition – Ardian Umam blog
Заголовок страницы в браузере и поисковой выдаче
?
Title — главный SEO-заголовок страницы. Влияет на CTR в поиске и ранжирование. Оптимальная длина: 50–70 символов. Ключевые слова — ближе к началу.
Необходимо уменьшить число символов в title (текущее значение: 65, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Language : [English][Bahasa Indonesia] Berikut ini adalah semua artikel machine learning & pattern recognition. Artikel dibuat sebagai catatan pribadi dari kuliah Machine Learning Fall 2017 - NCTU yang saat ini saya ikuti. Adapun textbook yang digunakan adalah "Pattern Recognition & Machine Learning" oleh Christopher M. Bishop. Artikel sudah diurutkan sesuai dengan alur materi. Regression problem…
Описание страницы в поисковой выдаче (сниппет)
?
Meta Description — текст под заголовком в выдаче. Напрямую на позиции не влияет, но влияет на CTR. Оптимальная длина: 120–160 символов.
Необходимо уменьшить число символов в description (текущее значение: 425, оптимально: от 120 до 130)
Keywords
Список ключевых слов страницы (устаревший тег)
?
Meta Keywords не учитывается Яндексом и Google для ранжирования с 2009–2012 годов. Заполнение не обязательно, но не вредит. Конкурент может использовать содержимое для анализа.
Установите мета-тег keywords!
Канонический Url
https://ardianumam.wordpress.com/machine-learning/
Указывает поисковику основную версию страницы
?
Canonical (rel=canonical) предотвращает проблему дублей страниц. Должен точно совпадать с URL проверяемой страницы. Неправильный canonical может передать ссылочный вес на другую страницу.
Канонический Url прописан корректно.
Robots
Есть ошибки
Директивы для поисковых роботов на уровне страницы
?
Meta Robots управляет индексацией конкретной страницы: index/noindex — индексировать ли, follow/nofollow — следовать ли по ссылкам. Noindex полностью исключает страницу из поиска.
Meta-тег robots указан, но в нем содержится неизвестное значение...
Адаптивность
width=device-width, initial-scale=1
Настройка масштабирования на мобильных устройствах
?
Тег viewport (<meta name="viewport">) сообщает браузеру, как масштабировать страницу на мобильных. Стандарт: width=device-width, initial-scale=1. Отсутствие — признак отсутствия мобильной версии.
Meta-тег viewport со значением-константой width=device-width задаёт ширину страницы в соответствии с размером экрана.
Meta-тег viewport со значением initial-scale=1.0 определяет масштаб 1:1, т.е. «не масштабировать».
Разметка OpenGraph
Кол-во: 10
Мета-теги для красивых превью в соцсетях
?
OpenGraph (og:title, og:description, og:image) управляет тем, как страница выглядит при репосте в социальных сетях и мессенджерах. Отсутствие OG-тегов — невзрачный превью при шеринге.
Разметка OpenGraph задана. Страница оптимизирована под социальные сети.
Показать полный список og мета-тегов
| Тип | Значение |
|---|---|
| og:type | article |
| og:title | Machine Learning and Pattern Recognition |
| og:url | https://ardianumam.wordpress.com/machine-learning/ |
| og:description | Language : [English][Bahasa Indonesia] Berikut ini adalah semua artikel machine learning & pattern recognition. Artikel dibuat sebagai catatan pribadi dari kuliah Machine Learning Fall 2017 &#8… |
| og:site_name | Ardian Umam blog |
| og:image | https://ardianumam.wordpress.com/wp-content/uploads/2017/09/cropped-au.png?w=200 |
| og:image:width | 200 |
| og:image:height | 200 |
| og:image:alt | |
| og:locale | en_US |
Все мета-теги
Кол-во: 24
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 24шт. Мета-теги не видимы для человека и предназначены для обмена информацией между веб-страницей и поисковыми системами, браузерами и другими веб-службами. С ними роботы 🤖 и устройства ведут себя более ожидаемо.
Показать полный список мета-тегов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1 |
| name | robots | max-image-preview:large |
| name | generator | WordPress.com |
| name | twitter:text:title | Machine Learning and Pattern Recognition |
| name | twitter:image | https://ardianumam.wordpress.com/wp-content/uploads/2017/09/cropped-au.png?w=240 |
| name | twitter:card | summary |
| name | theme-color | #ffffff |
| name | description | Language : [English][Bahasa Indonesia] Berikut ini adalah semua artikel machine learning & pattern recognition. Artikel dibuat sebagai catatan pribadi dari kuliah Machine Learning Fall 2017 - NCTU yang saat ini saya ikuti. Adapun textbook yang digunakan adalah "Pattern Recognition & Machine Learning" oleh Christopher M. Bishop. Artikel sudah diurutkan sesuai dengan alur materi. Regression problem… |
| name | msapplication-TileImage | https://ardianumam.wordpress.com/wp-content/uploads/2017/09/cropped-au.png?w=270 |
| property | og:type | article |
| property | og:title | Machine Learning and Pattern Recognition |
| property | og:url | https://ardianumam.wordpress.com/machine-learning/ |
| property | og:description | Language : [English][Bahasa Indonesia] Berikut ini adalah semua artikel machine learning & pattern recognition. Artikel dibuat sebagai catatan pribadi dari kuliah Machine Learning Fall 2017 &#8… |
| property | article:published_time | 2017-09-22T13:54:13+00:00 |
| property | article:modified_time | 2020-01-12T07:46:54+00:00 |
| property | og:site_name | Ardian Umam blog |
| property | og:image | https://ardianumam.wordpress.com/wp-content/uploads/2017/09/cropped-au.png?w=200 |
| property | og:image:width | 200 |
| property | og:image:height | 200 |
| property | og:image:alt | |
| property | og:locale | en_US |
| property | fb:app_id | 249643311490 |
| property | article:publisher | https://www.facebook.com/WordPresscom |
| property | bilmur:data |
Оптимизация Готовность: 65%
Структура
Ошибок нет
Семантические HTML-элементы страницы
?
Проверяет наличие основных структурных элементов: nav, header, footer, main. Корректная семантическая структура помогает поисковику понять архитектуру страницы.
Структура документа корректна (теги <html> и <body> присутствуют по одному на документ).
Контент
Есть ошибки
Объём и качество текстового содержимого
?
Анализирует объём полезного текста на странице. Слишком мало — страница может считаться малополезной. Слишком много — ухудшается читаемость и восприятие.
Абзацев с текстом 6 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Кол-во слов 740 не очень много. Добавьте побольше текста (хотя бы 800 слов)!
Слова из title 8 встречаются в тексте достаточно.
Среднее число слов в абзаце 25 достаточно.
Кол-во знаков контента 5838 на странице оптимально.
Заголовки
Ошибок нет
Иерархия заголовков H1–H6
?
H1 должен быть один и содержать ключевой запрос. H2–H6 описывают подразделы. Пропуск уровней (H1 → H3) и несколько H1 — типичные ошибки, снижающие понятность страницы для поисковика.
На странице присутствуют заголовки <h1> 6. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h3> 2.
Тошнота
4,90
Насколько одно слово доминирует в тексте
?
Классическая тошнота = √(частота самого повторяющегося слова). Норма до 7–8: текст воспринимается естественно. Выше — поисковик может счесть страницу переспамленной.
Тошнота превышает норму 3. Измените текст страницы!
Академич. тошнота
72,16%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота превышает норму 5-15%. Измените текст страницы!
Семантическое ядро
20
Наиболее часто встречающиеся слова на странице
?
Топ слов по частоте использования. Показывает, какие слова доминируют в тексте с точки зрения поисковика.
Контент страницы содержит осмысленный текст и слова.
Показать список слов
| Слово | Кол-во | Частота |
|---|---|---|
| learning | 24 | 3,24% |
| regression | 18 | 2,43% |
| machine | 16 | 2,16% |
| bayesian | 15 | 2,03% |
| gaussian | 14 | 1,89% |
| probability | 9 | 1,22% |
| distribution | 7 | 0,95% |
| estimation | 6 | 0,81% |
| method | 6 | 0,81% |
| online | 6 | 0,81% |
| classification | 6 | 0,81% |
| pattern | 5 | 0,68% |
| recognition | 5 | 0,68% |
| menggunakan | 5 | 0,68% |
| square | 5 | 0,68% |
| polynomial | 5 | 0,68% |
| optimization | 5 | 0,68% |
| mixture | 5 | 0,68% |
| estimator | 5 | 0,68% |
| deriving | 5 | 0,68% |
Индексация Готовность: 55%
Индексирование
Ошибок нет
Разрешено ли индексирование страницы
?
Проверяет, не закрыта ли страница от индексации через robots.txt, meta robots или X-Robots-Tag. Страница, закрытая от индексации, не появится в поисковой выдаче.
Анкоров на странице 144 оптимально. Поисковые роботы обязательно проиндексируют сайт.
Robots.txt
Найден корректный robots.txt
Файл управления сканированием сайта роботами
?
Robots.txt указывает поисковым роботам, какие страницы сканировать, а какие — нет. Ошибки в файле могут случайно закрыть важные разделы от индексации.
Robots.txt настроен корректно. Размер файла: 648 байт. Загружен за: 0сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Показать содержимое robots.txt
# If you are regularly crawling WordPress.com sites, please use our firehose to receive real-time push updates instead.
# Please see https://developer.wordpress.com/docs/firehose/ for more details.
Sitemap: https://ardianumam.wordpress.com/sitemap.xml
Sitemap: https://ardianumam.wordpress.com/news-sitemap.xml
User-agent: *
Disallow: /wp-admin/
Allow: /wp-admin/admin-ajax.php
Disallow: /wp-login.php
Disallow: /wp-signup.php
Disallow: /press-this.php
Disallow: /remote-login.php
Disallow: /activate/
Disallow: /cgi-bin/
Disallow: /mshots/v1/
Disallow: /next/
Disallow: /public.api/
# This file was generated on Thu, 30 Jul 2026 14:37:41 +0000
Sitemap
Кол-во: 2
XML-карта сайта для поисковиков
?
Sitemap.xml помогает поисковику быстрее находить и индексировать страницы. Особенно важен для крупных сайтов и новых страниц, на которые ещё нет входящих ссылок.
Robots.txt содержит несколько карт сайтов 2. Это профессионально!
Robots.txt не содержит ошибок в картах сайта.
Показать карты сайта
| Url | Статус |
|---|---|
| https://ardianumam.wordpress.com/sitemap.xml |
|
| https://ardianumam.wordpress.com/news-sitemap.xml |
|
Внутренние ссылки
Кол-во: 113
Ссылки на другие страницы своего сайта
?
Внутренние ссылки распределяют ссылочный вес между страницами и помогают поисковику обходить сайт. Пустые анкоры и ссылки на запрещённые robots.txt страницы — типичные ошибки.
Внутренних ссылок на странице 113 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
На странице присутствуют изображения 4.
Показать первые 100 внутренних ссылок
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| / |
Ardian Umam blog
|
|
| / |
Home
|
|
| /about/ |
About Me
|
|
| /category/science-engineering/ |
Science & Engineering
|
|
| /category/science-engineering/computer-vision/ |
Computer Vision & Image Processing
|
|
| /machine-learning/ |
Machine Learning & Pattern Recognition
|
|
| /data-mining-big-data-analitycs/ |
Data Mining & Big Data Analitycs
|
|
| /category/science-engineering/programming/ |
Programming
|
|
| /category/science-engineering/electronics/ |
Electronics
|
|
| /category/my-thought/ |
My Thought
|
|
| /2017/09/20/linear-regression-using-least-square-estimation/ |
Regresi Linear Menggunakan Least Square Estimation
|
|
| /2017/09/21/polynomial-regression-using-least-square-estimation/ |
Polynomial Regression Menggunakan Least Square Estimation
|
|
| /2017/09/22/deriving-polynomial-regression-with-regularization-to-avoid-overfitting/ |
Menggunakan Regularization di Polynomial Regression untuk Mencegah Overfitting
|
|
| /2017/09/27/newtons-method-optimization-derivation-and-how-it-works/ |
Taylor Series, Cara Kerja dan Penurunan Newton’s Method untuk Optimisasi
|
|
| /2017/11/06/how-gradient-descent-optimization-works-for-minimizing-error/ |
Cara Kerja Optimisasi Gradient Descent untuk Menurunkan Eror
|
|
| /2017/09/25/some-important-information-theory-concepts-in-machine-learning/ |
Beberapa Konsep Penting dalam Teori Informasi yang Berguna dalam Machine Learning
|
|
| /2017/09/21/introduction-to-probability-and-random-variable/ |
Pengenalan tentang Probability dan Random Variable
|
|
| /2017/09/25/deriving-naive-bayes-classifier/ |
Conditional Probability, Bayesian Formula dan Penurunan Naive Bayes Classifier
|
|
| /2017/09/28/some-important-probability-distributions-to-understand-online-learning-in-bayesian-Inference |
Macam-macam Probability Distribution yang Penting untuk Memahami Online Learning
|
|
| /2017/10/01/understanding-onlinesequential-learning-in-bayesian-inference/ |
Memahami Online leaning/sequential Learning pada Bayesian Inference
|
|
| /2017/10/19/deriving-gaussian-distribution/ |
Menurunkan Rumus Distribusi Gaussian
|
|
| /2017/10/20/using-gaussian-distribution-for-online-learning-sequential-learning-in-bayesian-inference/ |
Menggunakan Distribusi Gaussian untuk Online Learning/Sequential Learning
|
|
| /2017/10/21/understanding-multivariate-gaussian-gaussian-prperties-and-gaussian-mixture-model/ |
Memahami Multivariate Gaussian (Gaussian dengan Multivariabel), Gaussian Properties dan Gaussian Mixture Model
|
|
| /2017/10/21/bayesian-linear-regression/ |
Bayesian Regression #Part1 : LSE vs Bayesian Regression, dan Menurunkan Posterior Update
|
|
| /2017/11/02/bayesian-linear-polynomial-regression-part2-deriving-predictive-distribution/ |
Bayesian Regression#Part2 : Menurunkan Predictive Distribution
|
|
| /2017/11/08/estimator-for-mean-and-variance-of-sampled-data/ |
Estimator yang Bagus untuk Menghitung Mean dan Variance dari Sampel Data
|
|
| /2017/11/06/introduction-to-classification-and-confusion-matrix/ |
Pengenalan tentang Klasifikasi dan Confusion Matrix
|
|
| /2017/11/06/how-k-nn-k-nearest-neighbors-works-for-classification/ |
Cara Kerja k-NN (k-Nearest Neighbors) untuk Klasifikasi
|
|
| /2017/11/04/bias-variance-decomposition/ |
Bias-Variance Decomposition
|
|
| /2017/11/07/how-logistic-regression-works-for-classification-with-maximum-likelihood-estimation-derivation/ |
Cara Kerja Logistic Regression untuk Binary Classification
|
|
| /2017/11/18/understanding-kernel-method-tricks-in-machine-learning/ |
Memahami Metode Kernal dalam Machine Learning
|
|
| /2017/11/07/how-em-expectation-maximization-method-works-for-clustering/ |
Klastering Menggunakan EM (Expectation Maximization) Mixture Model
|
|
| /2017/09/20/linear-regression-using-least-square-estimation/ |
Linear Regression using Least Square Estimation
|
|
| /2017/09/21/polynomial-regression-using-least-square-estimation/ |
Polynomial Regression Using Least Square Estimation
|
|
| /2017/09/22/deriving-polynomial-regression-with-regularization-to-avoid-overfitting/ |
Deriving Polynomial Regression with Regularization to Avoid Overfitting
|
|
| /2017/09/27/newtons-method-optimization-derivation-and-how-it-works/ |
Taylor Series, How It Works till Deriving Newton’s Method for Optimization
|
|
| /2017/11/06/how-gradient-descent-optimization-works-for-minimizing-error/ |
How Gradient Descent Optimization Works for Minimizing Error
|
|
| /2017/09/25/some-important-information-theory-concepts-in-machine-learning/ |
Some Important Information Theory Concepts in Machine Learning
|
|
| /2017/09/21/introduction-to-probability-and-random-variable/ |
Introduction to Probability and Random Variable
|
|
| /2017/09/25/deriving-naive-bayes-classifier/ |
Conditional Probability, Bayes’ Formula till Deriving Naive Bayes Classifier
|
|
| /2017/09/28/some-important-probability-distributions-to-understand-online-learning-in-bayesian-Inference |
Some Important Probability Distributions to Understand Online Learning in Bayesian Inference
|
|
| /2017/10/01/understanding-onlinesequential-learning-in-bayesian-inference/ |
Understanding Online/sequential learning in Bayesian Inference
|
|
| /2017/10/19/deriving-gaussian-distribution/ |
Deriving Gaussian Distribution
|
|
| /2017/10/20/using-gaussian-distribution-for-online-learning-sequential-learning-in-bayesian-inference/ |
Using Gaussian Distribution for Online Learning/Sequential Learning in Bayesian inference
|
|
| /2017/10/21/understanding-multivariate-gaussian-gaussian-prperties-and-gaussian-mixture-model/ |
Understanding Multivariate Gaussian, Gaussian Properties and Gaussian Mixture Model
|
|
| /2017/10/21/bayesian-linear-regression/ |
Bayesian Regression #Part1:
|
|
| /2017/10/21/bayesian-linear-regression/ |
Prove LSE vs Bayesian Regression and Derive Posterior Update
|
|
| /2017/11/02/bayesian-linear-polynomial-regression-part2-deriving-predictive-distribution/ |
Bayesian Regression#Part2 : Deriving Predictive Distribution
|
|
| /2017/11/08/estimator-for-mean-and-variance-of-sampled-data/ |
Good estimator for Mean and Variance of Sampled Data
|
|
| /2017/11/06/introduction-to-classification-and-confusion-matrix/ |
Introduction to Classification and Confusion Matrix
|
|
| /2017/11/06/how-k-nn-k-nearest-neighbors-works-for-classification/ |
How k-NN (k-Nearest Neighbors) Works for Classification
|
|
| /2017/11/04/bias-variance-decomposition/ |
Bias-Variance Decomposition
|
|
| /2017/11/07/how-logistic-regression-works-for-classification-with-maximum-likelihood-estimation-derivation/ |
How Logistic Regression Works for Classification (with Maximum Likelihood Estimation Derivation)
|
|
| /2017/11/18/understanding-kernel-method-tricks-in-machine-learning/ |
Understanding Kernel Method/Trick in Machine Learning
|
|
| /2017/11/07/how-em-expectation-maximization-method-works-for-clustering/ |
Clustering using EM (Expectation Maximization) Method Mixture Model
|
|
| /2017/12/16/image-processing-computer-vision-video-series/ |
Image Processing & Computer Vision Video Series
|
|
| /2017/12/16/apache-spark-tutorial-for-big-data-analytics/ |
Apache Spark Tutorial for Big Data Analytics
|
|
| /2017/12/16/machine-learning-from-the-scratch-using-python/ |
Machine Learning from The Scratch using Python
|
|
| /2017/12/16/understanding-how-mask-rcnn-works-for-semactic-segmentation/ |
Understanding How Mask RCNN Works for Semactic Segmentation
|
|
| /2017/12/16/understanding-faster-r-cnn-for-object-detection/ |
Understanding Faster R-CNN for Object Detection
|
|
| /tag/apache-spark/ |
Apache Spark
|
|
| /tag/bayesian/ |
bayesian
|
|
| /tag/bayesian-regression/ |
bayesian regression
|
|
| /tag/big-data-analytics/ |
Big Data Analytics
|
|
| /tag/c/ |
c++
|
|
| /tag/classification/ |
classification
|
|
| /tag/clustering/ |
clustering
|
|
| /tag/cmake/ |
CMake
|
|
| /tag/computer-vision/ |
Computer Vision
|
|
| /tag/confusion-matrix/ |
confusion matrix
|
|
| /tag/data-mining/ |
Data Mining
|
|
| /tag/deep-learning/ |
Deep Learning
|
|
| /tag/doolittle/ |
doolittle
|
|
| /tag/electronics/ |
Electronics
|
|
| /tag/em-algorithm/ |
EM algorithm
|
|
| /tag/estimator/ |
estimator
|
|
| /tag/faster-rcnn/ |
Faster RCNN
|
|
| /tag/gaussian-distribution/ |
Gaussian distribution
|
|
| /tag/gaussian-mixture-model/ |
gaussian mixture model
|
|
| /tag/gradient-descent/ |
gradient descent
|
|
| /tag/image-processing/ |
Image Processing
|
|
| /tag/jacobian-matrix/ |
Jacobian matrix
|
|
| /tag/kernel-method/ |
kernel method
|
|
| /tag/knn/ |
kNN
|
|
| /tag/least-square-error/ |
least square error
|
|
| /tag/linear-regression/ |
linear regression
|
|
| /tag/logistic-regression/ |
logistic regression
|
|
| /tag/machine-learning/ |
Machine Learning
|
|
| /tag/mask-rcnn/ |
Mask RCNN
|
|
| /tag/math/ |
math
|
|
| /tag/maximum-likelihood-estimation/ |
Maximum Likelihood Estimation
|
|
| /tag/mutivariate-gaussian/ |
mutivariate gaussian
|
|
| /tag/object-detection/ |
Object Detection
|
|
| /tag/online-learning/ |
online learning
|
|
| /tag/opencv/ |
OpenCV
|
|
| /tag/optimization/ |
optimization
|
|
| /tag/polar-coordinate/ |
polar coordinate
|
|
| /tag/polynomial-regression/ |
Polynomial Regression
|
|
| /tag/power-supply/ |
power supply
|
|
| /tag/predictive-distribution/ |
predictive distribution
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 20
Ссылки на сторонние сайты
?
Исходящие внешние ссылки передают часть ссылочного веса на чужие сайты. Ссылки на авторитетные ресурсы безопасны; ссылки на мусорные сайты могут навредить репутации страницы.
Внешних ссылок на странице 20 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
На странице присутствуют внешние ссылки с пустым анкором: 1!
На странице ссылки с атрибутом rel='nofollow' 3.
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор |
|---|---|
| facebook.com |
<span class="screen-reader-text">Facebook</span><svg class="icon icon-facebook" aria-hidden="true" role="img"> <use href="#icon-facebook" xlink:href="#icon-facebook"></use> </svg>
|
| instagram.com |
<span class="screen-reader-text">IG</span><svg class="icon icon-instagram" aria-hidden="true" role="img"> <use href="#icon-instagram" xlink:href="#icon-instagram"></use> </svg>
|
| youtube.com |
<span class="screen-reader-text">YouTube</span><svg class="icon icon-youtube" aria-hidden="true" role="img"> <use href="#icon-youtube" xlink:href="#icon-youtube"></use> </svg>
|
| linkedin.com |
<span class="screen-reader-text">LinkedIn</span><svg class="icon icon-linkedin" aria-hidden="true" role="img"> <use href="#icon-linkedin" xlink:href="#icon-linkedin"></use> </svg>
|
| github.com |
<span class="screen-reader-text">GitHub</span><svg class="icon icon-github" aria-hidden="true" role="img"> <use href="#icon-github" xlink:href="#icon-github"></use> </svg>
|
| soundcloud.com |
<span class="screen-reader-text">Soundcloud</span><svg class="icon icon-soundcloud" aria-hidden="true" role="img"> <use href="#icon-soundcloud" xlink:href="#icon-soundcloud"></use> </svg>
|
| course.nctu.edu.tw |
Machine Learning Fall 2017 – NCTU
|
| amazon.com |
Pattern Recognition & Machine Learning
|
| course.nctu.edu.tw |
Machine Learning Fall 2017 – NCTU
|
| amazon.com |
Pattern Recognition & Machine Learning
|
| wordpress.com |
Website Powered by WordPress.com
|
| wordpress.com |
Log in now.
|
| wordpress.com |
Sign up
|
| wordpress.com |
Log in
|
| wp.me |
<span class="actnbr-shortlink__text">Copy shortlink</span>
<span class="actnbr-shortlink__icon"><svg class="gridicon gridicons-checkmark" height="16" width="16" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewbox="0 0 24 24"><g><path d="M9 19.414l-6.707-6.707 1.414-1.414L9 16.586 20.293 5.293l1.414 1.414"></path></g></svg></span>
|
| wordpress.com |
Report this content
|
| wordpress.com |
View post in Reader
|
| subscribe.wordpress.com |
Manage subscriptions
|
| wordpress.com |
Get started
|
| wordpress.com |
Пустой анкор
|
Конкуренты Готовность: 0%
Конкуренты в Яндексе
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Яндексе
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Яндекса по запросам из семантического ядра этой страницы.
Мы не нашли у вас конкурентов в Яндексе. Сайт или очень молодой или плохо продвигается.
Конкурентов в ТОП-10 Яндекса не нашлось.
Конкуренты в Google
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Google
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Google по запросам из семантического ядра этой страницы.
Конкуренты в Google тоже не найдены. Займитесь продвижением сайта!
Конкурентов в ТОП-10 Google не нашлось.
ЗоЗПП: права потребителей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков дистанционной продажи товаров (интернет-магазина) не обнаружено — требования ЗоЗПП о раскрытии информации продавца к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-149: рекомендательные технологии Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекомендательные блоки («с этим покупают», «похожие товары» и т.п.) на сайте не обнаружены — требования ст. 10.7 ФЗ-149 к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-38: реклама Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекламных тематик с обязательными оговорками (медицина, БАД, кредиты и займы, новостройки) на сайте не обнаружено. Нарушений нет.
ФЗ-436: защита детей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков информационной продукции (новости, видео, книги, игры, курсы) не обнаружено — обязательная возрастная маркировка по ФЗ-436 сайту не требуется. Нарушений нет.
Вердикт
Страница https://ardianumam.wordpress.com/machine-learning/ готова к продвижению на 60%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: