联邦学习实战：隐私保护的分布式机器学习——联邦平均与差分隐私联邦学习（Federated Learning）是一种新兴的分布式机器学习范式，它允许多个参与方在不共享原始数据的前提下协同训练模型，有效解决了数据隐私和孤岛问题。本文深入探讨联邦学习的两大核心技术：联邦平均算法（FedAvg）和差分隐私（Differential Privacy），并通过Python代码实现横向联邦和纵向联邦的完整实战。读者将掌握联邦学习的基本原理、隐私保护机制，以及如何在实际项目中应用这些技术构建隐私安全的机器学习系统。