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图书信息
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量子机器学习:基于Python的理论和实现
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| ISBN： | 9787302662563 |
定价： | ￥69.00 |
| 作者： | 姜楠，王健，张蕊编著 |
出版社： | 清华大学出版社 |
| 出版时间： | 2024年06月 |
开本： | 26cm |
| 页数： | 10,242页 |
中图法： | TP385 |
相关供货商
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供货商名称
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库存量
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库区
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更新日期
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北京人天书店有限公司
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12
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库区4/样本4
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2026-10-24
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其它供货商库存合计
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250
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2026-10-22
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图书简介 | | 量子计算机具有天然的并行性，相比经典计算机能显著提高算法效率，是下一代智能计算的一个重要发展方向。随着量子计算机硬件的发展，通过本地或者云平台进行量子计算越来越容易，量子计算相关研究逐渐从理论走向实用。量子机器学习是机器学习和量子计算的交叉领域，它研究的是如何利用量子叠加、并行等特性降低经典机器学习算法的复杂度，以解决数据量大、数据维度高造成的训练困难等问题。本书首先介绍量子计算的基础知识，然后将理论和实践相结合，介绍量子降维、量子分类、量子回归、量子聚类、量子神经网络及量子强化学习的算法理论，并提供部分算法的示例和代码，以帮助读者进一步理解量子机器学习算法。 |
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