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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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47
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库区4
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2025-10-25
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其它供货商库存合计
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65
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2025-10-24
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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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