该文章介绍了解决机器学习算法在受保护群体上不公平影响的方法，通过贝叶斯最优公平分类来减少错误分类，并引入线性差异度量和双线性差异度量的概念。通过理论结果，提出了在双线性差异约束下学习公平贝叶斯最优分类器的方法。实验证明该方法优于现有算法。