docker 安装 客户端工具 操作XuperDB 操作Distributed AI 案例应用-线性回归算法测试 案例简介 测试脚本说明 上传样本文件 训练任务 预测任务 模型评估 案例应用-逻辑回归算法测试 案例简介 测试脚本说明 上传样本文件 训练任务 预测任务 模型评估 系统详解 部署架构 计算需求方(Requester) 任务执行节点(Executor Node) 数据持有节点(DataOwner PaddleDTX中的算法，一般指的是经过分布式改造的机器学习算法，即联邦学 习算法。 目前开源了纵向联邦学习算法，包括多元线性回归和多元逻辑回归。 训练样本和预测数据集 PaddleDTX中的训练样本和预测数据集都是以文件的形式存储于中心化存储网 络，在发布训练任务或者预测任务的时候，由计算需求节点指定。 模型 算法和训练样本确定模型。通过模型可以对预测数据集的标签值进行预测。 PaddleDTX中的模型，以“分 提供联邦学习训练参数的评估能力，通过交叉验证等方式评估训练参数的 优劣； 4. 优化目前使用的加法同态算法Paillier的性能； 5. 去中心化存储服务支持负载均衡策略，根据存储节点剩余资源和以往表现 情况，在文件分发时找到最优节点列表。 快速安装 我们为您提供了能够快速拉起 PaddleDTX 测试网络的脚本，在使用前需要您 准备如下环境: docker, 推荐版本18.03+ 点击下载安装 docker

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