Тони махфуд

Статистика боев | Тони Фергюсон

Бои в профессиональной карьере

Результат,Соперник,Время Дата,Событие Прием,Рефери

победа
Раунд 3 (4:02)

07.10.2017UFC 216 — Ferguson vs. Lee

Submission (Triangle Choke)Herb Dean

победа
Раунд 5 (5:00)

05.11.2016UFC Fight Night 98 — Dos Anjos vs. Ferguson

Decision (Unanimous)Herb Dean

победа
Раунд 2 (2:22)

13.07.2016UFC Fight Night 91 — McDonald vs. Lineker

Submission (Brabo Choke)John McCarthy

победа
Раунд 2 (2:54)

11.12.2015UFC — The Ultimate Fighter 22 Finale

Submission (Brabo Choke)John McCarthy

победа
Раунд 3 (5:00)

15.07.2015UFC Fight Night 71 — Mir vs. Duffee

Decision (Unanimous)Herb Dean

победаGleison Tibau
Раунд 1 (2:37)

28.02.2015UFC 184 — Rousey vs. Zingano

Submission (Rear-Naked Choke)Herb Dean

победа
Раунд 2 (4:19)

06.12.2014UFC 181 — Hendricks vs. Lawler 2

Submission (Rear-Naked Choke)John McCarthy

победаDanny Castillo
Раунд 3 (5:00)

30.08.2014UFC 177 — Dillashaw vs. Soto

Decision (Split)Herb Dean

победаKatsunori Kikuno
Раунд 1 (4:06)

24.05.2014UFC 173 — Barao vs. Dillashaw

KO (Punch)Yves Lavigne

победаMike Rio
Раунд 1 (1:52)

19.10.2013UFC 166 — Velasquez vs. Dos Santos 3

Submission (Brabo Choke)Kerry Hatley

поражениеMichael Johnson
Раунд 3 (5:00)

05.05.2012UFC on Fox 3 — Diaz vs. Miller

Decision (Unanimous)Dan Miragliotta

победаYves Edwards
Раунд 3 (5:00)

03.12.2011UFC — The Ultimate Fighter 14 Finale

Decision (Unanimous)Chris Tognoni

победаAaron Riley
Раунд 1 (5:00)

24.09.2011UFC 135 — Jones vs. Rampage

TKO (Jaw Injury)Tom Johnson

победаRamsey Nijem
Раунд 1 (3:54)

04.06.2011UFC — The Ultimate Fighter 13 Finale

KO (Punches)Josh Rosenthal

победаBrock Jardine
Раунд 4 (2:35)

25.09.2010PureCombat 12 — Champions for Children

TKO (Punches)Marcos Rosales

победаDavid Gardner
Раунд 2 (1:52)

26.03.2010CA Fight Syndicate — Battle of the 805

TKO (Punches)N/A

победаChris Kennedy
Раунд 1 (2:29)

18.12.2009NFAMMA — Resurrection

TKO (Doctor Stoppage)N/A

поражениеJamie Toney
Раунд 1 (2:15)

16.10.2009NFAMMA — MMA at the Hyatt 3: Redemption

Submission (Triangle Choke)N/A

победаJames Fanshier
Раунд 3 (5:00)

17.07.2009RF — Rebel Fighter

Decision (Unanimous)N/A

победаDevin Benjamin
Раунд 1 (1:08)

28.05.2009NFAMMA — MMA at the Hyatt 2

TKO (Punches and Elbows)N/A

победаDaniel Hernandez
Раунд 1 (2:22)

05.03.2009NFAMMA — MMA at the Hyatt

TKO (Punches)Mike Beltran

поражениеKaren Darabedyan
Раунд 3 (3:00)

06.02.2009All Star Boxing — Caged in the Cannon

Decision (Unanimous)Herb Dean

победаFrank Park
Раунд 1 (2:43)

04.01.2009LBFN 3 — Long Beach Fight Night 3

Submission (Triangle Choke)N/A

победаJoe Schilling
Раунд 2 (2:12)

13.09.2008TFA 12 — Total Fighting Alliance 12

Submission (Rear-Naked Choke)Cecil Peoples

победаBrandon Adams
Раунд 2 (2:18)

12.07.2008TFA 11 — Pounding at the Pyramid

TKO (Punches)N/A

победаSteve Avalos
Раунд 2 (1:25)

12.04.2008CXF — Anarchy at the Arena

TKO (Submission to Punches)N/A

История выступлений

Соревнование Место
Айронмен Про 1994 14
Сан-Франциско Про 1994 16
Сан-Хосе Про 1994 16
Ночь чемпионов 1993
Питтсбург Про 1993 16
Чикаго Про 1993 13
Арнольд Классик 1990 6
Айронмен Про 1990 8
Хьюстон Про 1990 6
Гран При Германия 1989 9
Гран При Испания 1989 9
Гран При Испания 1989 9
Гран При Франция 1989 11
Гран При Швеция 1989 11
Ночь чемпионов 1988 8
Гран При США 1988 6
Ниагара Фаллз Про 1988 5
Чемпионат мира Про 1988 8
Ночь чемпионов 1987
Чемпионат мира Про 1987 8
Лос-Анджелес Про 1986 5
Ночь чемпионов 1986 4
Чемпионат мира Про 1986 9
Мистер Олимпия 1985 12
Ночь чемпионов 1985 9
Гран При Канада 1984 3
Гран При Мир 1984 3
Мистер Олимпия 1984 12
Гран При Кубок Мира 1983 4
Гран При Швеция 1983 6
Гран При Швейцария 1983 6
Чемпионат мира Про 1983 8
Гран При Англия 1983 4
Гран При Денвер 1983 1
Гран При Лас Вегас 1983 6
Гран При Портленд 1983 2
Ночь чемпионов 1982 6
Чемпионат мира Про 1982 6
Гран При Канада 1981 4
Гран При Бельгия 1981 6
Гран При Уэльс 1981 5
Чемпионат мира Про 1981 3

Интересные факты:

  • Тони Фергюсон — чемпион штата Мичиган по борьбе среди школьников (2000, 2001 и 2003 годы).
  • Чемпион Национальной Ассоциации Борьбы на уровне колледжей в 2006-м и 2007-м годах.
  • Чемпион промоушена Pure Combat в полусреднем весе.
  • Победитель 13-го сезона The Ultimate Fighter.
  • Его действующая победная серия из 10-ти боев является самой продолжительной в дивизионе.
  • Тони получил за свои выступления 8 бонусов. Три бонуса за бой вечера, по одному — за нокаут и сабмишен вечера, а также три — за лучшее выступление вечера.
  • До того, как стать профессиональным бойцом, Фергюсон работал во многих сферах, но больше всего ему нравилось быть барменом.
  • Прозвище «El Cucuy» можно перевести с испанского как «чудище из ночных кошмаров» или попросту «бабайка». Им пугают детей.

Биография Тони Фергюсона

Свою спортивную жизнь Тони Фергюсон начал в раннем детстве. Он серьезно увлекался баскетболом, борьбой и американским футболом. Сосредоточив силы на последней дисциплине, он решил двигаться в этом направлении  дальше. Однако серьезных успехов на футбольном поприще Фергюсон не достиг и, опираясь на борцовский опыт, решил попробовать свои силы в смешанных единоборствах.

Двенадцатого апреля 2008-ого года Тони дебютировал в ММА. «Прикончив» оппонента во втором раунде, он продолжил выступления, покоряя местечковые организации. Стоит отметить, что на заре своей профессиональной карьеры Фергюсон встречался с Джо Шиллингом, опасным ударником, которого Тони засабмитил во втором раунде. Набив рекорд 4-0, Фергюсон сошелся лицом к лицу с Кареном Дарабедяном, от которого потерпел первое поражение в карьере. Эта неудача не отразилась на настрое «Эль Кукуя», поэтому он вернулся на победную колею и одержал еще шесть побед при одном поражении.

Яркий финишер со зрелищным стилем ведения боев (9 из 10-ти побед в первых 12-ти боях в карьере Фергюсон одержал досрочно — прим. cageside.ru) не мог не обратить на себя внимания UFC. Он принял участие в тринадцатом сезоне шоу The Ultimate Fighter. Беспощадно разобравшись со всеми соперниками, включая финалиста Рэмзи Ниджема. Победа принесла контракт с UFC и Тони Фергстал полноправным бойцом лучшего промоушена мира. Несмотря на то, что на TUF американец выиграл турнир в 170 фунтах, для постоянных выступлений в UFC он выбрал легкий вес.

Тони Фергюсон в UFC

Боец не думал останавливаться на достигнутом, и в следующих двух поединках от его рук пали Аарон Райли и Эйвес Эдвардс. Четвертом поединок под баннером UFC Фергюсон провел против другого проспекта — Майкла Джонсона, и проиграл ему единогласным решением судей. Но как показывает практика, поражения не деморализуют, а мотивируют «Эль Кукуя». С момента поединка с Джонсоном (а он состоялся пятого мая 2012-ого года), Тони Фергюсон одержал десять побед подряд. В список тех, кого побил американец, вошли: Майк Рио, Катсунори Кикуно, Дэнни Кастильо, Абель Трухильо, Глейсон Тибау, Джош Томсон, Эдсон Барбоза, Лэндо Ванната, Рафаэль Дос Аньос и Кевин Ли.

После того, как Тони расправился с Томсоном, его стали воспринимать настоящей угрозой для бойцов легкого дивизиона, а виктории над Барбозой и Дос Аньосом лишь укрепили статус Фергюсона как одного из главных кандидатов на титульный бой. После очередной неудачной попытки свести «Эль Кукуя» и Хабиба Нурмагомедова UFC приняло решение свести Тони и Кевина Ли. Поединок возглавил UFC 216, который прошел 7-го октября 2017-го года, а на кону стоял временный пояс чемпиона. Фергюсон выиграл бой удушением в третьем раунде.

Фергюсон — Нурмагомедов: история противостояния

Бой Тони Фергюсона и Хабиба Нурмагомедова пытались организовать еще в 2015 году на турнире TUF 22 Finale, но он был отменен из-за травмы ребер у российского бойца. Перед тем поединком особого напряжения отношений между бойцами не наблюдалось, но все изменилось уже в скором времени. Фергюсон начал возмущаться тому, что российский боец находится выше него в рейтингах, несмотря на постоянные травмы, а Хабиб нелестно отозвался об американце в своих интервью.

Вторая попытка организовать схватку бойцов произошла на турнире UFC on FOX 19. Бой Фергюсон -Нурмагомедов должен был возглавить ивент, а его победитель стать главным претендентом в легком весе. На этот раз поединок сорвался из-за состояния  здоровья американца.

Третий бой, в котором на кону стоял временный пояс чемпиона, должен был возглавить UFC 209 в апреле прошлого года. Во время раскрутки между спортсменами разгорелась настоящая война. Жаркие интервью и огненные твиты попадали в инфополе мира ММА через день. На этот раз поединок сорвался в последний момент. В день взвешивания Хабиб Нурмагомедов попал в больницу из-за тяжелой сгонки.

Четвертая и на данный момент последняя попытка свести лучших легковесов дивизиона в октагоне должна был произойти на турнире UFC 223. Хабиб и Тони могли возглавит турнир, а на кону их боя стоял титул неоспоримого чемпиона промоушена. Однако за неделю до боя в дело вновь вмешался злой рок. Тони Фергюсон получил травму во время исполнения медиа-обязательств. Он резко развернулся в одной из теле студий, споткнулся об кабель в темном коридоре и порвал связку колена. В итоге «Эль кукуй снялся с турнира, а ему на замену вышел Эл Яквинта.

Комментарии пользователей

Выступает потрясающе. Ваакум вообще супер.

Опубликовано 22.11.2009 в 16:43

+0 -0

артистизма ему не занимать

Опубликовано ринат 26.08.2010 в 12:45

+0 -0

Это же Майкл!!На 3 фотке вылитый))

Опубликовано Чигур 29.03.2012 в 0:44

+0 -0

У этого парня просто невероятная спина, это вообще что то космическое. Почему нет ни одного фото этой спины?

Опубликовано 13.04.2012 в 9:27

+0 -0

Кстати, о фотографиях. Уважаемый Старый Качек, у Вас наверняка есть фотоальбом с редкими снимками атлетов. Поделитесь ими с аудиторией сайта Амбал. 🙂

Опубликовано 13.04.2012 в 9:34

+2 -0

Парни, я бы с радостью, но к сожалению, все утрачено безвозвратно. За последние годы было много переездов и увы……

Опубликовано 14.04.2012 в 12:27

+0 -0

Даже на официальном сайте Персона в галерее нет ни одной нормальной фото его спины (в молодости). Может быть, слухи врут?

Опубликовано 14.04.2012 в 21:05

+0 -0

Олимпия 84, его спине не было равных.

Опубликовано 15.04.2012 в 12:14

+1 -0

В 98-м году у Рея спросили: «Если бы вам пришлось создать идеального атлета, у кого и что вы бы взяли?» Так вот Он сказал что такой спины как у Пирсона больше нет и не будет. В ней может нет огромной массы, но вот ширина и форма потрясающие.

Опубликовано 15.04.2012 в 22:45

+2 -0

От души поздравляю Тони с Днём рождения! Желаю ему долгих лет жизни, всего-всего-всего и побольше! Хороший спортсмен.

Опубликовано 11.01.2020 в 23:27

+1 -0
Загрузить фотографии на сайт   Добавить видео на сайт

Clara

Следующий шаг к улучшению масштабируемости k-medoids — это довольно известная модификация PAM, называемая clara. Из исходного графа случайным образом выбирается подмножество вершин, и кластеризуется подграф, образованный этими вершинами. Затем (в предположении связности графа) оставшиеся вершины просто распределяются по ближайшим медоидам из подграфа. Вся соль clara состоит в последовательном прогоне алгоритма на разных подмножествах вершин и выборе наиболее оптимального из результатов. За счет этого предполагается компенсировать ущерб от исключения части информации при каждом отдельном прогоне, а также избежать застревания в локальном минимуме. В качестве меры оптимальности при выборе результата мы использовали модулярность. Можно придумать много хитрых способов вычленения подграфа на первом этапе, но мы использовали несколько простейших:

  1. Случайным выбором вершин с равной вероятностью;
  2. С вероятностью, пропорциональной степени вершины в исходном графе;
  3. Всегда выбирать фиксированное количество вершин с наибольшей степенью, а недостающие вершины — случайно с равной вероятностью;
  4. Выбирать пары вершин с мерой Жаккарда между ними выше порога, а недостающее с равной вероятностью (либо ползти по соседям).

Все способы показали приблизительно одинаковое качество кластеров по популярной метрике WTF, которая равна числу возгласов «What the fuck?» при визуальном просмотре состава кластеров (например, при попадании в один кластер форума ВДВ и сайта cosmo.ru).

Выбор объёма подвыборки для clara также представляет собой компромисс между качеством и скоростью. Чем больше кластеров присутствует в данных, тем меньше наши возможности для семплинга: некоторые кластеры могут просто не попасть в выборку. Если разница в размерах кластеров большая, то такой подход вообще противопоказан. Если же структура более-менее равномерная, то мы рекомендуем семплировать узлов — половину графа. Мы пришли к этому соотношению, руководствуясь метрикой WTF. Когда имеешь дело с обучением без учителя, данная метрика, зачастую, полезнее всех.

По всей видимости, clara изначально предназначался для уменьшения времени выполнения алгоритмов кластеризации, чья вычислительная сложность растет быстрее, чем число вершин (когда прогнать несколько раз на подграфе быстрее, чем один раз на полном графе). Поэтому польза clara при использовании улучшенной эвристики (линейная сложность) резко падает. Однако мы нашли другое применение clara: ансамблевый подход, о котором речь пойдет позже.

Выбор числа кластеров

Одна из проблем k-medoids — фиксированное количество кластеров. Для нахождения оптимального числа кластеров мы пробовали несколько вариантов. Беда с модулярностью, проводимостью, normalized cut и другими метриками в том, что они страдают от лимита разрешения, и их максимум достигается на слишком низких (по сравнению с тем, что говорят нам наши глаза). Вот, к примеру, график модулярности, полученный нами в зависимости от для графа веб-доменов из 1029 узлов больше года назад: Синим цветом показана средняя модулярность и её 1.95 стандартных отклонений на 100 повторениях k-medoids, зелёным — максимальное значение модулярности на 100 повторениях. Красным цветом выделена точка, соответствующая максимальному количеству кластеров , при котором средняя модулярность не ниже верхней границы доверительного интервала при . Точка уже находится в зоне падения модулярности, тогда как примерно столько сообществ присутствует в данных, как кажется визуально (WTF). Именно в конечном итоге и было выбрано.

Локальное прореживание (L-Spar)

Следующий шаг называется L-Spar (от local sparsification), и он подробно описан здесь. Это метод предобработки графа перед кластеризацией. Он «прореживает» граф путем удаления части ребер (но не узлов!), не разрушая, как правило, его связность.

Чтобы реализовать этот шаг, нужно знать степень «схожести» между двумя любыми узлами. Так как нам потребуется схожесть на каждой итерации k-medoids, мы решили считать заранее матрицу схожести и сохранять ее на диск. В качестве меры схожести была использована мера Жаккарда, с которой вы, скорее всего, уже встречались:

где — это множество соседей узла .

Алгоритм L-Spar очень прост. Сначала для каждого узла все его ребра отсортировываются в порядке убывания , после чего хвост списка включается в множество для фильтрации. Каждая следующая вершина дает свое множество ребер для фильтрации, которое объединяется с уже существующим. Когда каждая вершина обработана, все ребра из полученного множества удаляются из графа. Авторы метода предлагают включать в список «выживших» ребер, где — степень узла , а — степень от 0 до 1. Если ребро попало в список «выживших» для хотя бы одного из своих узлов, оно «выживает». Таким образом, не образуется новых изолированных узлов, и, если исходный граф был связным, разреженный с большой вероятностью останется связным.

Доказано, что при этом сохраняется степенной закон распределения степеней в графе, приводящий к феномену «тесного мира» или «small world», когда кратчайший путь между двумя узлами в среднем имеет очень маленькую длину. Это свойство присуще большинству сетей, порожденных человеком, и L-Spar не рушит его.

L-Spar обладает важным преимуществом перед, например, обрубанием всех ребер с ниже определенного порога, одного и того же на всем графе. А именно, при последнем методе в более разреженных кластерах удалятся практически все ребра, тогда как самые плотные сообщества останутся почти нетронутыми. В то же время, степень прорежения в L-Spar зависит от плотности графа в непосредственной близости от узла и сохраняет структуру как плотных, так и разреженных сообществ.

Данный метод предобработки графа, естественно, можно использовать при любом методе кластеризации. Самый большой эффект может быть достигнут для алгоритмов, чья сложность зависит только от числа ребер, но не узлов, так как сокращается только число ребер. В этом плане k-medoids не повезло: его сложность зависит только от числа узлов, однако при более отчетливой структуре сообществ может уменьшиться число итераций, необходимых для сходимости. Если sparsification удаляет «шумные» ребра, то можно ожидать более отчетливой структуры сообществ, а значит, и уменьшения числа итераций. Эту гипотезу подтвердили эксперименты авторов этого метода, но не подтвердили наши эксперименты.

В нашем графе доменов «шумных» рёбер нет, так как слабые аффинити между вершинами были заранее отфильтрованы. Если кластеры плохо выделяются визуально, они плохо выделяются и в данных. Поэтому для наших графов число итераций k-medoids не зависит от степени прорежения. При нет никакого эффекта на время выполнения ни при 1200, ни при 10000 доменов. Более того, при использовании k-medoids возникает негативный побочный эффект: чем ниже плотность графа, тем выше вероятность, что у конкретного узла будет нулевая схожесть по мере Жаккарда со всеми медоидами. Это усугубляется относительно небольшим количеством самих медоидов, то есть кластеров. Поэтому L-Spar было решено не использовать перед прогоном k-medoids (впрочем, он может быть чрезвычайно полезен для других алгоритмов).

Стоит отметить еще одно свойство L-Spar, которое мы использовали вовсю: улучшение читабельности картинки. Из-за радикального снижения числа ребер теперь, возможно, удастся лучше визуализировать Волосяные Шары социальных сетей и показывать сообщества на них. Пример такой визуализации был приведен в предыдущей части данного поста, где был граф из 1285 веб-доменов после применения L-Spar и до него.

Ссылка на основную публикацию