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第92章 基于联邦学习模型的判断系统（第1页）
戴宇回忆起来，一个月前的叶方明也挺神经兮兮的。
就是这段时间，莫名稳重了许多，让他们下意识的忽略了过去离谱且爱疯的叶方明。
只记得现在这个优秀又稳重的全能学霸叶方明。
时间过得好快呐……
看着窗外的景色，戴宇这才现，已经马上要步入真正的秋季了。
余下夏花两三瓣，云隙间窥得一丝蔚蓝。
马上就要中秋了，他忽然想到。
应该给爸爸买一个礼物的，这段时间离不开他对自己的照顾，然后坐在桌子上吃一顿大餐团团圆圆。
一想到这，戴宇的嘴角就忍不住勾起一丝笑意。
即将放假的前一周，几乎所有学生和老师的内心都充满了隐隐的期待，期待着美好假期的到来。
有关于启布置的每周作业，叶方明也稍微有了一点头绪。
正如宁溪给他的灵感，他打算直接使用联邦学习。
联邦学习的方法有三种，分别是横向联邦学习，纵向联邦学习和联邦迁移学习。
这三种方法运用场景不同，功能也不尽相同。
在使用联邦学习前，必须要理解的一个概念是特征空间、标签空间、样本Id空间三者共同组成了训练数据集。
训练数据集通俗来讲，就是来训练机器学习模型的数据集合。
集合中包含了标签、特征、输入数据等各种信息，可以帮助准确预测新数据的标签或输出。
横向联邦学习是基于样本的学习，也就是说，在多个数据集拥有相同的特征空间，但拥有不同的样本id空间。
举个更简单的例子就是，不同地区的保险公司，他业务和同行不会有太大差别，但由于地区位置的限制，他们的客户之间不尽相同，客户之间很少会有重合的。
纵向与横向刚好相反，样本Id空间相同，但特征空间不同。
那么同理，这个应用场景则是同一地区的保险公司和银行。
虽然都涉及到钱，但他们的业务是不一样的，但由于都在一个地区，他们的客户之间存在很多重合。
尽管大家住在一个小区，但楼栋不同，门牌号也肯定不一样。
但大家都会去小区门口的便利店买烟，也会去小区台球室打打台球。
虽然便利店和台球室是两个完全不同的个体经济，但他们的客户都是这个小区的居民。
至于最后一个联邦迁移学习，样本Id空间和特征空间这两个全都不一样。
简单举例，就是比较不同小区的便利店和台球室。
启给了叶方明银行的资料，让他作为银行来分析随机十个阳城本地人的是否有借贷能力。
另外一个任务是随便编几个程序，能解决百万富翁问题就够了。
说简单，那也挺简单。
但叶方明打算把两个任务结合在一起。
“……”
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