本次组会将介绍《数据合成技术综述》，内容包括：

1.什么是合成数据

2.为什么需要合成数据？主要从隐私性方面展开，与其他的匿名化技术进行比较

3. 介绍合成数据的优势

4. 常用的合成技术有哪些？包括基于插值法，统计模型法和GAN模型，由于开题时以着重介绍了GAN的生成方法，本次分享将重点介绍基于统计模型的数据生成方法。

本次分享，重点介绍统计模型的建立和特点，希望通过本次介绍，将机器学习理论中常用的模型、方法、技术梳理出来它们的由来和解决的问题，包括参数估计模型和非参数估计模型中的：矩估计，极大似然估计（MLE）贝叶斯估计（BE）极大后验估计（MAP）
直方图法（Histogram）核密度估计（KDE）高斯混合模型(GMM)