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  1. TOOL · CL_178231 ·

    新方法为回归和聚类提供差分隐私模态学习

    研究人员开发了DP-GRAMS，一种新颖的差分隐私非参数模态学习方法，解决了严格隐私约束下密度模式估计的挑战。所提出的技术利用了受均值漂移启发的、具有高阶核和噪声梯度上升的方法来恢复多元分布的模式。扩展包括用于私有模态回归的DP-PMS和用于聚类的DP-GRAMS-C，实验结果表明具有有竞争力的隐私-效用权衡。