机器学习：多元线性回归中矩阵求导方法

“联邦学习”让互相不信任的各方，可以把样本和特征汇聚到一起，共同获得更好的预测模型。2016年由谷歌团队提出，数据不动模型动。

反向传播算法是一种用于训练神经网络的算法，其作用是根据网络的输出和期望输出之间的误差，来更新网络中的权重和偏置，从而提高网络的性能。