BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-12-12T00:00:00Z （ε，δ）-Differentially Private Partial Least Squares Regression 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本研究提出了一种（ε，δ）-差分隐私的偏最小二乘回归算法（edPLS），旨在解决PLS回归模型在数据隐私保护方面的不足。该算法通过添加高斯噪声来保护训练数据隐私，同时保持良好的预测能力，展示了在多变量校准中保护隐私的实际价值。 🏷️ 标签 偏最小二乘回归 多变量校准 差分隐私 数据隐私 高斯噪声 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
