联邦学习是一种分布式机器学习技术，通过在多个拥有本地数据的数据源之间进行分布式模型训练，在不需要交换本地个体或样本数据的前提下，仅通过交换模型参数或中间结果的方式，构建基于虚拟融合数据下的全局模型，从而实现数据数据隐私保护和数据共享计算的平衡。监督学习是机器学习中分类方法的一种，将样本数据和预期结果建立关联关系，通过对已知的结果和已知的样本数据进行的不断学习和训练，不断调整优化特征提取方法，提取样

联邦学习是一种分布式机器学习技术，通过在多个拥有本地数据的数据源之间进行分布式模型训练，在不需要交换本地个体或样本数据的前提下，仅通过交换模型参数或中间结果的方式，构建基于虚拟融合数据下的全局模型，从而实现数据数据隐私保护和数据共享计算的平衡。监督学习是机器学习中分类方法的一种，将样本数据和预期结果建立关联关系，通过对已知的结果和已知的样本数据进行的不断学习和训练，不断调整优化特征提取方法，提取样

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