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scikit-learn机器学习：常用算法原理及编程实战
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隐私保护数据发布:模型与算法-吴英杰 评分:
数据发布中的隐私保护是当前的研究热点，隐私保护数据发布自提出以来，已吸引许多学者展开研究。本书融合了作者近年来致力于该领域研究的科研成果。本书主要阐述数据共享发布中的两大主要隐私保护模型及其关键算法。全书分为两篇，第一篇阐述匿名隐私保护数据发布，由第1～9章组成，主要内容涉及匿名隐私保护相关知识、k匿名组规模的上界讨论、关系型数据发布及其扩展背景(数据增量更新和多敏感属性数据发布)下的匿名隐私保护、非关系型数据(包括事务型数据、社会网络数据和轨迹数据)发布中的匿名隐私保护模型及算法、面向LBS应用的位置隐私保护等；第二篇阐述差分隐私保护数据发布，由第10～19章组成，主要内容涉及差分隐私基础知识、基于k叉平均树的差分隐私数据发布、面向任意区间树结构及其扩展背景(考虑区间查询分布和异方差加噪)下的差分隐私直方图发布、面向其他应用背景(流/连续数据发布、稀疏/多维数据发布)的差分隐私保护、差分隐私下的频繁模式挖掘等。本书主要面向计算机科学、网络空间安全、管理科学与工程等相关学科专业高年级本科生、研究生以及广大研究数据安全隐私保护的科技工作者。
上传时间：2018-10 大小：51MB
96.54MB隐私保护数据发布：模型与算法.吴英杰
2019-04-03隐私保护数据发布：模型与算法.吴英杰
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2022-06-02也可以直接去github上获取资源，不过总归国外的网站国内访问太慢了。在此给大家提供一个免费的，其实也是从源项目地址直接下载的。Java16也可正常运行。
