联邦学习

联邦学习是一种机器学习范式，其核心思想为多个参与方在数据不出域的前提下共同完成机器学习训练。

• 水平联邦
  • 水平联邦NN模型
  • 水平联邦XGBoost
• 垂直联邦学习
  • 拆分学习
  • 垂直联邦XGB (SecureBoost)
  • SplitRec：当拆分学习遇上推荐系统
• 混合联邦
  • 混合逻辑回归