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差分隐私-Laplace实现
1 背景 在这个信息膨胀的大数据智能时代，如何安全获取与使用个人的相关数据，渐渐成为迫切需要解决的问题。基于大数据的人工智能应用层出不穷，每个人都感觉自己在被时刻的跟踪，感觉在整个网络面前没有丝毫的隐私。没有人希望自己连生个病、上个网或者买件衣服都会被人随意知晓，更浅谈范数正则化
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基于分析Laplace方程“放射状”函数特解的基本解引入 参考文献：【偏微分方程笔记(2)——Laplace(位势)方程的基本解】 1. 基本定义 关于函数 u ( xRegularization for Logistic Regression: L1, L2, Gauss or Laplace?
Regularization can be used to avoid overfitting. But what actually is regularization, what are the common techniques, and how do they differ? Well, according to Ian Goodfellow [1] “Regularization is any modification we make to a learning algorithm that iLaplace（拉普拉斯）先验与L1正则化，Gauss先验导出L2正则化
转载：https://www.cnblogs.com/heguanyou/p/7688344.html 目录 最大似然估计Laplace分布Laplace先验导出L1正则化Gauss先验导出L2正则化 Laplace（拉普拉斯）先验与L1正则化 在之前的一篇博客中L1正则化及其推导推导证明了L1正则化是如何使参数稀疏化人，并且提到过L1正则化如果从贝叶斯【图论】矩阵树定理
允许重边，不允许自环。 无向图： 度数矩阵：D[i][i]=deg[i] 邻接矩阵：A[i][j]=edge[i][j]的数量 注意不可以有自环 Laplace矩阵： L=D-A 生成树个数记为 \(t(G)\) 无向图矩阵树定理： 对于所有的i，把Laplace矩阵的第i行和第i列删除，然后计算其行列式。 设 $L_i(G,i) = L(G) 删除第i行和第i列 $Paper 实现 - Implicit Fairing of Irregular Meshes using Diffusion and Curvature Flow
Paper 实现 - Implicit Fairing of Irregular Meshes using Diffusion and Curvature Flow Desbrun, Mathieu & Meyer, Mark & Schröder, Peter & Barr, Alan. (2001). Implicit Fairing of Irregular Meshes Using Diffusion and Curvature Flow. SIGGRAPH. 99.opencv python图像梯度实例详解
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