机器学习

安全多方计算（Secure Multi-party Computation，SMC）指的是在保护数据安全的前提下实现多方计算。

在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。 1. 梯度的概念 梯度的本意是一个向量（矢量），表示

决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。

总结： 朴素贝叶斯是典型的生成学习方法。基本思想就是由训练数据生成联合概率分布，然后求得后验概率分布。 概率估计方法可以是极大似然估计或贝叶斯估计 基本假设为条件独立性，这是一个极强的假设

总结存疑： 1.叉验证法 2.K近邻为什么不用距离加权？ k近邻法（k-nearest neighbor，k-NN）是一种基本分类与回归方法。

感知机（perceptron）是二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和−1二值。

机器学习的基础知识。摘自：知乎【笨笨】，CSDN【0不觉】等等等等等等等等等等等等等等等等等等等等等

发表于2020年。 A review of applications in federated learning.

Anaconda介绍、安装及使用保姆级教程。只为记录自己的学习过程，加深记忆，通过学习不断修改文章，丰富自己的所学。

CommunicationEfficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data Abstract翻译，随着自己知识地增加，会不断完善。