拉普拉斯分布函數(shù)

簡答的添加噪音代碼

x = [50,40,20,5]對該數(shù)據(jù)加噪音過程

實驗結(jié)果

對大型數(shù)據(jù)添加噪音

對cui-adult中年齡添加噪音代碼（上）

對cui-adult中年齡添加噪音代碼（下）

實驗結(jié)果保存在Laplace.txt里面，以下是幾個示列的數(shù)據(jù)

39? ? 39.714505630073205

50????50.871928963495805

38????36.2793067300975

53????52.387486292236474

28????28.53394331423312

37????36.24614965531006

49????48.748353755609635

52????50.97607294434157

31????30.699614037295827

42????42.32161492069531

37????38.47127372707609

30????30.174470642807

23????22.16667874751414

我們可以從后面數(shù)據(jù)當中推測不出前面數(shù)據(jù)，對整個數(shù)據(jù)的完整性不照成影響，但對個人數(shù)據(jù)隱私切到了保護作用，達到了隱私保護的目的

添加噪音前后數(shù)據(jù)的期望是不是基本上相同？print(sum(x2)/len(x2))print(sum(data)/len(data))

添加噪音前后數(shù)學期望

相關(guān)代碼如下：以及一些相關(guān)實驗：https://github.com/hlchengzi/2019/tree/master/DP_Learning。

java代碼地址如下：https://github.com/hlchengzi/2019/tree/master/DP_Learning/java