这篇文章主要介绍了python实现差分隐私Laplace机制的方法，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。
创新互联是专业的英山网站建设公司，英山接单;提供成都网站设计、做网站,网页设计,网站设计,建网站,PHP网站建设等专业做网站服务;采用PHP框架,可快速的进行英山网站开发网页制作和功能扩展;专业做搜索引擎喜爱的网站,专业的做网站团队,希望更多企业前来合作!
Laplace分布定义：
下面先给出Laplace分布实现代码：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def laplace_function(x,beta):
result = (1/(2*beta)) * np.e**(-1*(np.abs(x)/beta))
return result
#在-5到5之间等间隔的取10000个数
x = np.linspace(-5,5,10000)
y1 = [laplace_function(x_,0.5) for x_ in x]
y2 = [laplace_function(x_,1) for x_ in x]
y3 = [laplace_function(x_,2) for x_ in x]
plt.plot(x,y1,color='r',label='beta:0.5')
plt.plot(x,y2,color='g',label='beta:1')
plt.plot(x,y3,color='b',label='beta:2')
plt.title("Laplace distribution")
plt.legend()
plt.show()效果图如下：
接下来给出Laplace机制实现：
Laplace机制，即在操作函数结果中加入服从Laplace分布的噪声。
Laplace概率密度函数Lap(x|b)=1/2b exp(-|x|/b)正比于exp(-|x|/b)。
import numpy as np
def noisyCount(sensitivety,epsilon):
beta = sensitivety/epsilon
u1 = np.random.random()
u2 = np.random.random()
if u1 <= 0.5:
n_value = -beta*np.log(1.-u2)
else:
n_value = beta*np.log(u2)
print(n_value)
return n_value
def laplace_mech(data,sensitivety,epsilon):
for i in range(len(data)):
data[i] += noisyCount(sensitivety,epsilon)
return data
if __name__ =='__main__':
x = [1.,1.,0.]
sensitivety = 1
epsilon = 1
data = laplace_mech(x,sensitivety,epsilon)
for j in data:
print(j)
感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“python实现差分隐私Laplace机制的方法”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持创新互联成都网站设计公司，关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!
另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、网站设计器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。
本文标题：python实现差分隐私Laplace机制的方法-创新互联
网站地址：
http://cdkjz.cn/article/cdhojp.html
