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摘要
针对当前机器学习分类在许多设置中使用,而涉及到的数据和分类器保持隐秘的重要性。论文构建了三大分类协议满足这个隐私约束:超平面判定、朴素贝叶斯和决策树,也能够使这些协议与AdaBoost相结合。为了安全地构造分类器,这些架构的基础是一个新的构件库;证实这个库也可以被用于构建其它分类器,例如多路复用器和人脸检测分类器,实现和评估我们的库和分类器。当运行在真实的医疗数据集时,协议是有效的,以毫秒至几秒钟的时间去执行一个分类。
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单位辽宁警察学院
