本文研究了多分类情况下实现公平性的问题，并扩展了基于后处理方法的方法，以实现机器学习分类器的公平性。实验发现，该方法在数据集中个体数量较高时，精度下降微不足道，且能强制实施公平。

随着机器学习模型在产品中的应用，机器学习逐渐成为人们熟悉的概念。机器遗忘是解决模型遗忘和用户隐私保护的方法，包括SISA和Fisher forgetting两种方案。SISA通过分布式训练和聚合子模型实现遗忘，Fisher forgetting通过Newton校正和噪声注入实现遗忘。机器遗忘可应用于合规政策、对抗攻击、优化模型和缓解过度学习等场景。然而，机器遗忘可能存在隐私窃取和攻击风险，因此需要综合考虑其他方案来保障模型的鲁棒性。