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Optimisation du contenu
Titre Mr. Mint : Apprendre le Machine Learning de A à Z | Machine Learning made easy

Longueur : 78

Idéalement, votre titre devrait contenir entre 10 et 70 caractères (espaces compris). Utilisez cet outil gratuit pour calculer la longueur du texte.
Description Apprendre le Machine Learning facilement en maîtrisant la théorie et la pratique !

Longueur : 82

Génial, votre balise META description contient entre 70 et 160 caractères.
Mots-clefs

Très mauvais. Nous n'avons pas trouvé de balise META keywords sur votre page. Utilisez ce générateur gratuit de balises META en ligne pour créer des mots-clés.
Propriétés Open Graph Bien, cette page profite des balises META Open Graph.
Propriété Contenu
locale fr_FR
type website
title Mr. Mint : Apprendre le Machine Learning de A à Z | Machine Learning made easy
description Apprendre le Machine Learning facilement en maîtrisant la théorie et la pratique !
url https://mrmint.fr/
site_name Mr. Mint : Apprendre le Machine Learning de A à Z
Niveaux de titre
H1 H2 H3 H4 H5 H6
0 10 0 0 0 0
  • [H2] Tutoriel de classification de fleurs d’IRIS avec la Régression logistique et Python
  • [H2] implémentez une reconnaissance de chiffres manuscrits avec K-NN
  • [H2] Introduction à l’algorithme K Nearst Neighbors (K-NN)
  • [H2] Initiation à l’utilisation de R pour le Machine Learning
  • [H2] Implémentation du clustering des fleurs d’Iris avec l’algorithme K-Means, Python et Scikit Learn
  • [H2] Tout ce que vous voulez savoir sur l’algorithme K-Means
  • [H2] Comment traiter les données manquantes en Data Science
  • [H2] Tout savoir sur les Valeurs Aberrantes (Outliers)
  • [H2] 6 Graphiques de Data Visualisation (Dataviz) pour explorer vos données
  • [H2] Data visualisation (Dataviz) en Data Science
Images Nous avons trouvé 22 image(s) sur cette page Web.

7 attribut(s) alt sont vides ou manquants. Ajouter un texte alternatif permet aux moteurs de recherche de mieux comprendre le contenu de vos images.
Ratio texte/HTML Ratio : 10%

le ratio de cette page texte/HTML est au-dessous de 15 pour cent, ce qui signifie que votre site manque de contenu textuel.
Flash Parfait, aucun contenu FLASH n'a été détecté sur cette page.
Iframe Génial, il n'y a pas d'Iframes détectés sur cette page.

Réécriture d'URLs Bien. Vos liens sont optimisés!
Tiret bas dans les URLs Parfait! Aucuns soulignements détectés dans vos URLs.
Liens dans la page Nous avons trouvé un total de 100 lien(s) dont 0 lien(s) vers des fichiers



Texte d'ancre Type Juice
Skip to content Interne Passing Juice
Accueil Interne Passing Juice
Contact Interne Passing Juice
A propos Interne Passing Juice
Tutoriel de classification de fleurs d’IRIS avec la Régression logistique et Python Interne Passing Juice
Machine Learning Interne Passing Juice
Implementation Logistic Regression Python Interne Passing Juice
Introduction Logistic Regression Interne Passing Juice
Logistic regression Interne Passing Juice
implémentez une reconnaissance de chiffres manuscrits avec K-NN Interne Passing Juice
introduction k plus proche voisin Interne Passing Juice
K-NN with MNIST dataset Interne Passing Juice
tutorial K Nearest Neighbors Interne Passing Juice
Introduction à l’algorithme K Nearst Neighbors (K-NN) Interne Passing Juice
introduction à k nearest neighbors Interne Passing Juice
Introduction à L'algorithme KNN Interne Passing Juice
Initiation à l’utilisation de R pour le Machine Learning Interne Passing Juice
Logistic Regression Introduction R Interne Passing Juice
Naive bayes classifier Interne Passing Juice
R for Machine Learning Interne Passing Juice
Implémentation du clustering des fleurs d’Iris avec l’algorithme K-Means, Python et Scikit Learn Interne Passing Juice
exemple k-means scikit learn Interne Passing Juice
k-means iris dataset Interne Passing Juice
Tout ce que vous voulez savoir sur l’algorithme K-Means Interne Passing Juice
Clustering K Means Interne Passing Juice
Introduction K-Means Interne Passing Juice
unsupervised learning Interne Passing Juice
Comment traiter les données manquantes en Data Science Interne Passing Juice
Données manquantes Interne Passing Juice
Missing Data Interne Passing Juice
missing data analysis Interne Passing Juice
Tout savoir sur les Valeurs Aberrantes (Outliers) Interne Passing Juice
comment gérer valeurs aberrantes Interne Passing Juice
outliers data Interne Passing Juice
outliers data science Interne Passing Juice
6 Graphiques de Data Visualisation (Dataviz) pour explorer vos données Interne Passing Juice
data visualisation Interne Passing Juice
exploration données Interne Passing Juice
Machine Learning Interne Passing Juice
Data visualisation (Dataviz) en Data Science Interne Passing Juice
dataviz data science Interne Passing Juice
dataviz machine learning Interne Passing Juice
2 Interne Passing Juice
3 Interne Passing Juice
4 Interne Passing Juice
algorithmes machine learning Interne Passing Juice
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Apprentissage automatique Interne Passing Juice
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Batch Gradient Descent Interne Passing Juice
Big Data Interne Passing Juice
Classification Interne Passing Juice
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livres machine learning Interne Passing Juice
Machine Learning Data types Interne Passing Juice
Matplotlib Interne Passing Juice
Ordinary Least Squares Interne Passing Juice
polynomial regression Interne Passing Juice
polynomial regression python Interne Passing Juice
Regression Interne Passing Juice
régression linéaire Interne Passing Juice
se former machine learning Interne Passing Juice
Supervised Learning Interne Passing Juice
Types données Interne Passing Juice
variables prédictives Interne Passing Juice
octobre 2018 Interne Passing Juice
mai 2018 Interne Passing Juice
avril 2018 Interne Passing Juice
février 2018 Interne Passing Juice
novembre 2017 Interne Passing Juice
octobre 2017 Interne Passing Juice
septembre 2017 Interne Passing Juice
août 2017 Interne Passing Juice
juillet 2017 Interne Passing Juice
juin 2017 Interne Passing Juice
mai 2017 Interne Passing Juice
avril 2017 Interne Passing Juice
mars 2017 Interne Passing Juice
février 2017 Interne Passing Juice
novembre 2016 Interne Passing Juice
x Externe Passing Juice

Mots-clefs
Nuage de mots-clefs données introduction lalgorithme regression data machine learning les benzaki science
Cohérence des mots-clefs
Mot-clef Contenu Titre Mots-clefs Description Niveaux de titre
learning 25
machine 22
data 17
données 14
science 8

Ergonomie
Url Domaine : mrmint.fr
Longueur : 9
Favicon Génial, votre site web dispose d'un favicon.
Imprimabilité Aucun style CSS pour optimiser l'impression n'a pu être trouvé.
Langue Bien. Votre langue est : fr-FR.
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Validité W3C Erreurs : 2
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Mauvais, votre site web utilise des styles css inline.
Mauvais, votre site web contient trop de fichiers CSS (plus de 4).
Mauvais, votre site web contient trop de fichiers javascript (plus de 6).
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