本文探讨了基于多核学习的在线非线性函数逼近及其在联邦学习中的应用，提出了一种高效的算法框架，能够在保护隐私的同时进行模型训练。研究表明，该算法在处理分布式数据时具有显著优势，适用于机器学习和数据挖掘等领域，并通过实验证明了其在隐私保护和计算效率方面的有效性。