Yang weining (13 resultados)
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Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino UnidoRia Christie Collections
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EUR 36,52
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Condición: New. In English.
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Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de AmericaGreatBookPrices
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EUR 49,54
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Condición: New.
- Tapa blanda
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de AmericaGreatBookPrices
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Condición: As New. Unread book in perfect condition.
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Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de AmericaCalifornia Books
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Condición: New.
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- Primera edición
Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino UnidoRarewaves.com USA
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Paperback. Condición: New. 1st. Over the last decade, differential privacy (DP) has emerged as the de facto standard privacy notion for research in privacy-preserving data analysis and publishing. The DP notion offers strong privacy guarantee and has been applied to many data analysis tasks.This Synthesis Lecture is the first of… two volumes on differential privacy. This lecture differs from the existing books and surveys on differential privacy in that we take an approach balancing theory and practice. We focus on empirical accuracy performances of algorithms rather than asymptotic accuracy guarantees. At the same time, we try to explain why these algorithms have those empirical accuracy performances. We also take a balanced approach regarding the semantic meanings of differential privacy, explaining both its strong guarantees and its limitations.We start by inspecting the definition and basic properties of DP, and the main primitives for achieving DP. Then, we give a detailed discussion on the the semantic privacy guarantee provided by DP and the caveats when applying DP. Next, we review the state of the art mechanisms for publishing histograms for low-dimensional datasets, mechanisms for conducting machine learning tasks such as classification, regression, and clustering, and mechanisms for publishing information to answer marginal queries for high-dimensional datasets. Finally, we explain the sparse vector technique, including the many errors that have been made in the literature using it.The planned Volume 2 will cover usage of DP in other settings, including high-dimensional datasets, graph datasets, local setting, location privacy, and so on. We will also discuss various relaxations of DP.
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Librería: Basi6 International, Irving, TX, Estados Unidos de AmericaBasi6 International
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Condición: Brand New. New. Delivery takes 25-30 days. Excellent Customer Service.
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Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino UnidoGreatBookPricesUK
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Condición: New.
- Tapa blanda
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino UnidoGreatBookPricesUK
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EUR 65,70
Envío por EUR 17,54Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Condición: As New. Unread book in perfect condition.
- Tapa blanda
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de AmericaBooks Puddle
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EUR 83,39
Envío por EUR 3,45Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Condición: New. 1st edition NO-PA16APR2015-KAP.
- Tapa blanda
- Primera edición
Librería: Rarewaves.com UK, London, Reino UnidoRarewaves.com UK
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EUR 60,30
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Paperback. Condición: New. 1st. Over the last decade, differential privacy (DP) has emerged as the de facto standard privacy notion for research in privacy-preserving data analysis and publishing. The DP notion offers strong privacy guarantee and has been applied to many data analysis tasks.This Synthesis Lecture is the first of… two volumes on differential privacy. This lecture differs from the existing books and surveys on differential privacy in that we take an approach balancing theory and practice. We focus on empirical accuracy performances of algorithms rather than asymptotic accuracy guarantees. At the same time, we try to explain why these algorithms have those empirical accuracy performances. We also take a balanced approach regarding the semantic meanings of differential privacy, explaining both its strong guarantees and its limitations.We start by inspecting the definition and basic properties of DP, and the main primitives for achieving DP. Then, we give a detailed discussion on the the semantic privacy guarantee provided by DP and the caveats when applying DP. Next, we review the state of the art mechanisms for publishing histograms for low-dimensional datasets, mechanisms for conducting machine learning tasks such as classification, regression, and clustering, and mechanisms for publishing information to answer marginal queries for high-dimensional datasets. Finally, we explain the sparse vector technique, including the many errors that have been made in the literature using it.The planned Volume 2 will cover usage of DP in other settings, including high-dimensional datasets, graph datasets, local setting, location privacy, and so on. We will also discuss various relaxations of DP.
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Condición: New. Print on Demand.
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Librería: Biblios, frankfurt am main, HESSE, AlemaniaBiblios
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Condición: New. PRINT ON DEMAND.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, Berlin|Springer International Publishing|Morgan & Claypool|Springer, 2016
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Librería: moluna, Greven, Alemaniamoluna
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Kartoniert / Broschiert. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Over the last decade, differential privacy (DP) has emerged as the de facto standard privacy notion for research in privacy-preserving data analysis and publishing. The DP notion offers strong… privacy guarantee and has been applied to many data an.
