1 前置知识 本部分只对相关概念做服务于差分隐私介绍的简单介绍,并非细致全面的介绍. 1.1 随机化算法 随机化算法指,对于特定输入,该算法的输出不是固定值,而是服从某一分布. 单纯形(simplex):一个\(k\)维单纯形是指包含\(k+1\)个顶点的凸多面体,一维单纯形是一条线段,二维单纯形是一个三角形,三维单纯形是一个四面体,以此类推推广到任意维."单纯"意味着基本,是组成更复杂结构的基本构件. 概率单纯形(probability simplex):是一个数学空间,上面每个点代

MindArmour差分隐私 总体设计 MindArmour的Differential-Privacy模块,实现了差分隐私训练的能力.模型的训练主要由构建训练数据集.计算损失.计算梯度以及更新模型参数等过程组成,目前MindArmour的差分隐私训练主要着力于计算梯度的过程,通过相应的算法对梯度进行裁剪.加噪等处理,从而保护用户数据隐私. 图1 差分隐私总体设计 图1是差分隐私训练的总体设计,主要由差分隐私噪声机制(DP Mechanisms).差分隐私优化器(DP Optimizer).差分隐

摘要:本文将先简单介绍Bandit 问题和本地差分隐私的相关背景,然后介绍基于本地差分隐私的 Bandit 算法,最后通过一个简单的电影推荐场景来验证 LDP LinUCB 算法. Bandit问题是强化学习中一类重要的问题,由于它定义简洁且有大量的理论分析,因此被广泛应用于新闻推荐,医学试验等实际场景中.随着人类进入大数据时代,用户对自身数据的隐私性日益重视,这对机器学习算法的设计提出了新的挑战.为了在保护隐私的情况下解决 Bandit 这一经典问题,北京大学和华为诺亚方舟实验室联合提出了基于

https://www.cnblogs.com/bradleon/p/6827109.html 文章里写得非常好,需详细看.尤其是arima的举例! 可以看到:ARIMA本质上是error和t-?时刻数据差分的线性模型!!! ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA),是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列(Time-series Approach

函数说明: 1. .hist 对于Dataframe格式的数据,我们可以使用.hist直接画出直方图 对于一些像年龄和工资一样的连续数据,我们可以对其进行分段标记处理,使得这些连续的数据变成离散化 就好比:我们可以将0-9岁用0表示 10-19用1表示 20-29用2表示 ... 下面我们对一个年龄数据进行了分段标记处理 代码: 第一步:导入数据 第二步:对年龄特征使用.hist画出直方图,直方图本身也是一个分段的过程 第三步:使用np.floor(/10)取整,将比如5岁的年龄计算后为0 第四

由于上一例的实现中只针对了离散数据,为了扩充处理范围,我实现了一下对线性数据的简单处理,在其中我选择用中位数作为指标,平均数.众数等等其他数据在我看来异曲同工,最终也都会有较相似的结构. 求连续数据的香农熵 def calcLinerData(dataSet): num=len(dataSet) count={1:0,0:0} shannonEnt=0.0 for i in range(num): feature = [ example[-1] for example in dataSet] f

**1.定义**对于一个有n个元素的数组a[n],我们令a[i]-a[i-1]=d[i],且d[1]=a[1]-0=a[1];那么我们将d[i]称为**差分数组**---即记录数组中的每项元素与前一项的差值 **2.性质**(1)计算数组a各项的值(数组下标从1开始,a[0]=0)例如a[3]=d[3]+d[2]+d[1] =(a[3]-a[2])+(a[2]-a[1])+(a[1]-a[0]) =a[3] (2)统计d数组的前缀和sum数组什么是前缀和?前缀和顾名思义就是**前面i个数的总和*

;这是自动生成的代码模板 STACKS SEGMENT STACK ;堆栈段 DW DUP(?) ;注意这里只有128个字节 STACKS ENDS DATAS SEGMENT ;数据段 STRING DB ,?, DUP(?) ;定义成STRING DB 200 DUP(?)运行失败. ;请在这里定义您的数据 DATAS ENDS CODES SEGMENT ;代码段 ASSUME CS:CODES,DS:DATAS START: MOV AX,DATAS ;初始化 MOV DS,AX LEA

在做数据查询的时候通过调用api来查询数据是相当的简单 对分页也进行了封装listPage(0, 4) ;listPage:分页查询 0:表示起始位置,4:表示查询长度 但是公司的框架封装了分页数据  为了更加简便的吻合公司的分页数据  可以通过自己写sql语句来查询数据列表   因为activiti封装的api最终得到的结果就是 查询数据库中的数据(这是本质) 为了自己便利的写出sql语句  必须要了解activiti中数据库表的含义: 个人理解如下: --表结构 SELECT * FROM

数据的标准化 数据标准化就是将不同取值范围的数据,在保留各自数据相对大小顺序不变的情况下,整体映射到一个固定的区间中.根据具体的实现方法不同,有的时候会映射到 [ 0 ,1 ],有时映射到 0 附近的一个较小区间内. 这样做的目的是消除数据不同取值范围带来的干扰. 数据标准化的方法,我在这里介绍两种 min-max标准化 min-man 标准化会把结果映射到 0 与 1 之间,下面是映射的公式. min 是整个样本的最小值,max是整个样本的最大值 Z-score标准化 Z-score会把结果映

当QList<T>容器中的数据用qDebug() 打印时 ,假如 T 是内置类型(int  float ...)与 打印一个字符串使用完全一样,假如T 是一个CustomerClass 那么就得重载该类的<< 运算符.有这样一个 LogLat 类定义如下 class LogLat { ///[1]不可以将operator<< 定义为成员函数,应该将其声明为友元函数 friend QDebug& operator<<(QDebug &debug

你可能经常要以不完整的数据点绘制图表.例如,当绘制每月的销售图表时,你可能没有所有的月数据.所以,你可能只想以一个空白的区域来显示缺失的数据,不在这个区域中绘制任何东西.FusionCharts可以让这个目标很容易的实现. 用户可以通过不提供任何值到需要隐藏的相应<set>元素来隐藏任意数量的数据块. 具体操作参考下面的XML代码: [html] view plaincopy <chart > <set label='Jan' value='420' /> <se

一.需求背景: 贴图说明:要求数据在不同类型的区间段内展示. 二.实现思路及代码 实现方法: 利用echarts的自定义配置:option.series[i].type='custom'中的renderItem(params, api)函数进行处理,这里包括了两个参数:params是对应每一个dataItem的数据信息;api是可调用的方法(api.value()和api.coord()).详情可以查看官方文档.  官方提供的示例:http://www.echartsjs.com/gallery

WITH Date AS ( SELECT CAST('2008-08-01' AS DATETIME) da UNION ALL FROM Date WHERE da < '2008-08-21' ) ) AS c FROM Date ORDER BY da WITH Temp AS ( SELECT 1 [index], REPLACE(NEWID(), '-', '') as guid UNION ALL SELECT [index] + 1, REPLACE(NEWID(), '-',

原文链接:Deep Learning with Differential Privacy abstract:新的机器学习算法,差分隐私框架下隐私成本的改良分析,使用非凸目标训练深度神经网络. 数学中最优化问题的一般表述是求取$  x * \in \chi $ 使得 $ f(x * ) = min\{ f(x):x \in \chi \}  $,其中x是n维向量, $  \chi $  是x的可行域,f是$ \chi $ 上的实值函数.凸优化问题是指$  \chi $ 是闭合的凸集且f是$  \c

生成对抗网络(GAN),是深度学习模型之一,2014年lan Goodfellow的开篇之作Generative Adversarial Network, GAN概述 GAN包括两个模型,一个是生成模型(generative model),一个是判别模型(discriminative model).生成模型要做的事情就是生成看起来真的和原始数据相似的实例,判断模型就是判断给定的实例是生成的还是真实的(真实实例来源于数据集,伪造实例来源于生成模型). 生成器试图欺骗判别器,判别器则努力不被生成器欺

提纲 : 定义一个共享数据块 DB1 在DB1 中定义数组 用SFC21 实现 实现全部数组元素的赋一样的值 实现 给数组中的某一个元素赋值 实现 对数组中的全部元素赋值 实现将数组中的某个 或者 某一串 元素读取出来,放在程序中的某一个变量 或者 某些连续数组的元素中 训练前 需要掌握的知识点 在书本72 实训十六 中 L P#10.0 //表示将32位内部 指针值转载到累加器. P#10.0 表示 10.0 是一个指针常量 . P# "#"号后面紧跟的是 指针变量里面的值. P#D

对“癌症.csv”中的肾细胞癌组织内微血管数进行连续属性的等宽离散化处理(分为3类),并用宽值找替原来的值 癌症.csv setwd('D:\\data') list.files() dat=read.csv(file="癌症.csv",header=TRUE) #等宽离散化 v1=ceiling(dat[,1]) #等频离散化 names(data)='f'#变量重命名 attach(dat) seq(0,length(f),length(f)/2)#等频划分为6组 v=sort(f

文章来源于https://hyperledger-fabric.readthedocs.io/en/release-2.0/ 私有数据集在v1.4中提出,一直使用的是隐私数据集方式,即建立一个隐私数据集,类似一个结构体,在配置文件中指定该集合为个别组织可见,即隐私数据集的哈希在指定用户间单独传输(即满足指定节点也得不到真实数据,只能事后验证),不参与背书或者排序打包成块.而在v2.0中,换了一种新的模式,不是传输隐私数据集,而是在隐私数据集中直接包含一个组织,在隐私数据集之间进行数据的往来. 1

[原文发表地址]  Beginning LightSwitch in VS 2012 Part 2: Feel the Love - Defining Data Relationships [原文发表时间]  2012-08-15 18:01 说明:本文是将之前所编的Visual Studio LightSwitch 2011 博文更新到Visual Studio 2012 中的LightSwitch, 若要查看原文版本,请点击这里. 欢迎来到开始Visual Studio 2012中Light