联邦学习是一种分布式的机器学习方法，其中多个客户端在一个中央服务器的协调下合作训练模型，但不共享他们的本地数据。一般情况下我们对联邦学习的理解都是大模型和深度学习模型才可以进行联邦学习，其实基本上只要包含参数的机器学习方法都可以使用联邦学习的方法保证数据隐私。
所以本文将以高斯朴素贝叶斯分类器为例创建一个联邦学习系统。我们将深入探讨联邦学习的数学原理，并将代码分解成易于理解的部分，配以丰富的代码片段和解释。
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