hinge学习资料,

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于hinge学习资料的问题，于是小编就整理了2个相关介绍hinge学习资料的解答，让我们一起看看吧。

1. k-means和knn算法的区别？
2. 健身时，如何做好硬拉动作？

k-means和knn算法的区别？

k-means和knn算法是机器学习中常用的两种算法，它们具有以下区别：1. k-means和knn算法在使用方式和应用场景上有所不同。
2. k-means算法是一种无监督学习算法，用于将数据划分为k个不同的簇。
它通过计算数据点与各个簇中心的距离来确定每个点所属的簇，并不依赖于标记的先验知识。
而knn算法是一种有监督学习算法，用于分类或回归问题。
基于距离度量，knn算法通过比较新样本与训练数据中的样本之间的距离来进行预测或分类。
3. 除了使用方式和应用场景的区别，k-means和knn算法还有其他方面的差异。
例如，k-means算法需要用户指定簇的数量k，而knn算法需要用户指定k个最近邻的数量。
此外，k-means算法对于异常值和噪声比较敏感，而knn算法对于样本分布的密度变化较为敏感。
综上所述，k-means和knn算法在使用方式、应用场景和算法特性上存在明显的区别。

在分类中：knn(k-nearest neighbor )train阶段：记住所有点test阶段：计算新加入的点a与原来数据中的每个点的欧式距离预测：找到和点a最近的k个点，看k个点属于哪一个分类的点最多，就将点a划到那一个类缺点：test阶段花费时间太多svm(support vector machine)和knn差别很大的，反而是logistic regression比较像分类算法,区别在于逻辑回归***用的是logistical loss,svm***用的是hinge loss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小的数据点的权重。

svm通过支持向量，所以具有稀疏性。而logistic回归通过使用权重，降低异常点的权重。

健身时，如何做好硬拉动作？

硬拉是一个健身的经典动作，属于六大运动模式里面，称为臀部铰链Hip Hinge或者屈髋俯身Bending。

学习硬拉之前，你首先要学习怎样做一个良好的臀部铰链。

臀部铰链能够固定躯干，让身体稳定，以人体最强的独立肌肉臀大肌为发起点，让身体成为一个稳定的三角形，起到完全保护躯干承受负荷与冲击的作用。

学习臀部铰链（hiphinge）对于初学者是一件非常难的事情，它需要整个身体后链（entireposteriorchain）的力量协调，臀部、竖脊肌和腘绳肌需要一起协同工作，使得躯干前倾，同时保持脊柱和骨盆的中立位。

一般学习硬拉，你首先学会怎样在臀部铰链这个动作下保持脊柱的中立位置。

这里一些练习力量举的同学们会跳出来说，看！力量举选手都是***用类似弓背硬拉的的技术。你这里说硬拉要脊柱中立是不是就不对呢？

到此，以上就是小编对于hinge学习资料的问题就介绍到这了，希望介绍关于hinge学习资料的2点解答对大家有用。

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