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Differential Privacy Library: Diffprivlib

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简介:
Diffprivlib是一款专为机器学习和数据分析设计的差异隐私库,旨在帮助开发者在保护数据隐私的同时进行安全的数据分析。 Diffprivlib v0.4 是一个通用库,用于在差异隐私领域进行试验、研究和开发应用程序。使用 diffprivlib 可以执行以下操作: - 尝试不同的隐私设置并探索分类和聚类模型中差异隐私对机器学习准确性的影响。 - 使用我们广泛的机制来构建自己的差异隐私应用程序。 Diffprivlib 支持 Python 版本 3.7 至 3.9。以下是入门示例:首先,我们将加载 diffprivlib 并执行80/20的训练集与测试集拆分。 ```python from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split dataset = datasets.load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(dataset.data, dataset.target) ```

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  • Differential Privacy Library: Diffprivlib
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    Diffprivlib是一款专为机器学习和数据分析设计的差异隐私库,旨在帮助开发者在保护数据隐私的同时进行安全的数据分析。 Diffprivlib v0.4 是一个通用库,用于在差异隐私领域进行试验、研究和开发应用程序。使用 diffprivlib 可以执行以下操作: - 尝试不同的隐私设置并探索分类和聚类模型中差异隐私对机器学习准确性的影响。 - 使用我们广泛的机制来构建自己的差异隐私应用程序。 Diffprivlib 支持 Python 版本 3.7 至 3.9。以下是入门示例:首先,我们将加载 diffprivlib 并执行80/20的训练集与测试集拆分。 ```python from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split dataset = datasets.load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(dataset.data, dataset.target) ```
  • Differential Privacy in Deep Learning - PPT.pdf
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    本PDF演示文稿探讨了深度学习中差分隐私的应用,旨在保护数据隐私的同时训练出有效的模型,适合研究者和技术爱好者阅读。 Deep Learning with Differential Privacy---PPT.pdf
  • Awesome-Differential-Privacy: 差分隐私的机器学习
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    Awesome-Differential-Privacy 是一个专注于差分隐私在机器学习领域应用的资源集合。它涵盖了各种工具、库及研究文章,旨在促进安全的数据分析和模型训练实践。 差分隐私学习与集成 1. 直观解释:提供易于理解的差分隐私概念介绍。 2. 学术论文: - 2.1 调查研究中的算法基础,包括CCS、S&P、NDSS、USENIX和Infocom等会议中关于差分隐私的研究成果。 - SoK: 差分隐私综合概述 - 课程:秋季19/20 CSE 660, 秋季2017 cs295-数据隐私研究小组,CS 860-私有数据分析算法(2020年秋季) 3. 视频: - 差分隐私的最新进展II - 差分隐私的最新发展I - 采样与差分隐私放大技术 - 讲解从理论到实践应用中的差分隐私 4. 代码实现:提供DP算法的具体代码实现。 - K-匿名算法实现 - 随机响应机制的应用示例 - 拉普拉斯和指数机制的实施细节
  • Federated Learning with Differential Privacy: Utilizing PyTorch Across Various Neural Networks and Scenarios
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    本研究探讨了在PyTorch框架下,联邦学习与差分隐私技术结合的应用,适用于多种神经网络模型和场景,旨在增强数据安全性和模型泛化能力。 如果您在研究中发现“DP联合学习”有用,请考虑引用: @ARTICLE{Wei2020Fed, author={Kang Wei and Jun Li and Ming Ding and Chuan Ma and Howard H. Yang and Farhad Farokhi and Shi Jin and Tony Q. S. Quek and H. Vincent Poor}, journal={{IEEE} Transactions on Information Forensics and Security}, title={Federated Learning with Differential Privacy: {Algorithms} and Performance Analysis}, year={2020} }
  • Differential-Quadrature_Vibration_MATLAB_Code.rar_DQM-MATLAB_matla
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    该资源包提供了一套基于MATLAB实现的微分求积法(DQM)代码,用于振动问题分析与计算。适用于科研及工程应用中的结构动力学研究。 使用MATLAB程序中的微分求积法可以计算振动问题,适用于一阶或高阶的振动情况。
  • Applications Of Stochastic Differential Equations
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    《Stochastic Differential Equations的应用》一书探讨了随机微分方程在金融、物理及工程等领域的应用,提供了理论与实践结合的深度分析。 Stochastic Differential Equations and Applications, Volume 1 by A. Friedman was published in 1975 and contains 243 pages.
  • partial-differential-equations-solutions-evans.pdf
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    这本PDF文档提供了Evans所著《偏微分方程》一书的部分习题解答,是学习和研究偏微分方程的重要参考资料。 Evans-Entropy and partial differential equations. Evans 版偏微分方程补充内容。这段文字无需进一步修改,因为它已经不包含任何链接、联系方式或其他额外信息。其核心是关于熵与偏微分方程的关系以及对《Evans》版本中相关内容的补充说明。
  • Differential Equations and Dynamic Systems.pdf
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    《Differential Equations and Dynamical Systems》是一本探讨微分方程及其在动态系统中应用的专业书籍,深入分析了系统演化和稳定性理论。 根据提供的文件信息,“Differential Equations and Dynamical Systems.pdf”是一本教材,主要涉及人工智能与智能系统领域的学习资料。下面将依据文档中的标题、描述以及部分内容来详细阐述其中的关键知识点。 ### 标题:“Differential Equations and Dynamical Systems.pdf” 此书的标题表明了其核心内容为微分方程和动力系统的理论研究。微分方程是数学的一个分支,专注于函数及其导数之间的关系;而动力系统则是一个更广泛的研究领域,它探讨随着时间推移系统状态的变化规律。这两个主题密切相关,在许多科学与工程学科中都有广泛应用。 ### 描述:“人工智能与智能系统相关领域的学习教材” 这表明本书不仅局限于传统意义上的数学教学内容,而是将其应用于人工智能和智能系统的开发之中。在这些领域里,理解和解决微分方程问题的能力至关重要,特别是在处理复杂动态系统时尤为突出。例如,在机器学习中,可以利用微分方程来建模神经网络的学习过程;而在机器人学方面,则可以通过它预测并控制机械系统的运动。 ### 部分内容概述 #### 1. Introduction - **Qualitative theory of differential equations and dynamical systems**:这部分介绍微分方程与动力系统理论的定性分析方法,探讨如何在不求解具体微分方程的情况下直接评估其性质。 - **Topics covered in this lecture notes**:概览整个教材涵盖的主题,并为读者提供了一个清晰的学习路径。 #### 2. Topological classification of dynamical systems - **Equivalences between different dynamical systems**:解释不同动力系统间的等价性,这对于理解系统的结构和行为非常重要。 - **Ck and C0 classifications for linear systems**:介绍了线性系统在Ck及C0空间中的分类方法。前者是了解非线性系统的基础知识;后者则重点关注一维与多维连续时间以及离散时间的情况。 #### 3. Local classification, normal forms, and the Hartman-Grobman theorem - **Hartman–Grobman theorem**:这是一个关键定理,它建立了局部线性化和全局动力行为之间的联系,对于理解非线性系统的稳定性特别重要。 - **Normal forms**:介绍了正规形式的概念及其简化非线性系统的方法。这有助于深入分析复杂动态现象的本质特征。 - **Exercises**:通过练习题加深对理论的理解。 #### 4. Stable, unstable and center manifold theorems - **Stable and unstable manifold theorem**:讲解稳定流形和不稳定流形定理,这些概念对于评估系统的稳定性至关重要。 - **Center manifold theorem**:中心流形定理提供了一种有效工具来分析系统在平衡点附近的近似行为。这对深入理解非线性动态现象非常有用。 - **Exercises**:通过练习题帮助巩固知识。 #### 5. Global phase portrait, periodic orbits, index of a vector field - **Investigating the global behavior using local information**:介绍如何利用局部相图来研究系统的全局行为模式。 - **Periodic orbits and their stability analysis**:周期轨道的存在性及其稳定性是动力系统理论中的一个重要议题。 - **Index theory for two-dimensional systems**:二维系统指数理论的应用有助于更好地理解和分析复杂动态现象的行为特征。 - **Exercises**:通过练习题帮助加深理解。 #### 6. Introduction to bifurcation theory and structural stability - **Normal forms of elementary bifurcations**:介绍基本分岔的正规形式,这对于预测和解释系统行为随参数变化的变化至关重要。 - **Necessary conditions for a system to undergo a bifurcation**:讨论了发生分岔现象所需的必要条件。这有助于识别可能存在的潜在分岔点。 - **Structural stability of dynamical systems**:结构稳定性是指在受到小扰动的情况下,系统的行为是否保持不变。这对于设计鲁棒性强的智能系统非常重要。 - **Exercises**:通过练习题帮助深化对理论的理解。 该教材涵盖了微分方程与动力系统的多个方面,包括基础概念、关键定理以及实际应用案例。它旨在为读者提供一个全面的知识体系,并教会他们如何将这些数学工具应用于人工智能和智能系统的设计开发中。
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    本PDF文档深入探讨了偏微分方程数值解法,涵盖了有限差分、有限元及谱方法等核心技巧,适用于数学、物理和工程领域的研究人员与学生。 Numerical Methods for Partial Differential Equations: Finite Difference and Finite Volume Methods
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    简介:微分熵是概率分布的度量,用于连续随机变量。本文介绍如何使用MATLAB计算和分析微分熵,涵盖理论背景与实践应用。 【达摩老生出品,必属精品】资源名:微分熵_Differential Entropy_matlab 资源类型:matlab项目全套源码 源码说明:全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的,如果您下载后不能运行可联系作者进行指导或者更换。 适合人群:新手及有一定经验的开发人员