Supporting Regularized Logistic Regression Privately and Efficiently

As one of the most popular statistical and machine learning models, logistic regression with regularization has found wide adoption in biomedicine, social sciences, information technology, and so on. These domains often involve data of human subjects that are contingent upon strict privacy regulatio...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:PloS one Jg. 11; H. 6; S. e0156479
Hauptverfasser: Li, Wenfa, Liu, Hongzhe, Yang, Peng, Xie, Wei
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: United States Public Library of Science 06.06.2016
Public Library of Science (PLoS)
Schlagworte:
ISSN:1932-6203, 1932-6203
Online-Zugang:Volltext
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