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Qiskit-Machine-Learning：量子机器学习源码

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简介：
Qiskit-Machine-Learning 是一个开源库，致力于将量子计算与经典机器学习技术相结合，提供一系列基于Qiskit的量子机器学习算法和模型。 Qiskit机器学习包目前仅包含样本数据集，并提供了一些分类算法如QSVM（量子支持向量机）和VQC（可变量子分类器），这些可用于实验研究，此外还有用于生成对抗网络的QGAN算法。 安装方法推荐使用pip工具进行。在命令行中输入 `pip install qiskit-machine-learning` 即可通过该方式自动处理所有依赖项，并确保您获得最新且经过良好测试的版本。如果希望尝试开发中的新功能或为机器学习项目贡献代码，可以考虑从源代码直接安装。 对于使用PyTorch进行神经网络操作的需求，可以通过在命令行中输入 `pip install qiskit-machine-learning[torch]` 来安装相关软件包。这将自动配置所需的PyTorch环境以支持进一步的开发工作。

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  • Qiskit-Machine-Learning：量子机器学习源码
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    Qiskit-Machine-Learning 是一个开源库，致力于将量子计算与经典机器学习技术相结合，提供一系列基于Qiskit的量子机器学习算法和模型。 Qiskit机器学习包目前仅包含样本数据集，并提供了一些分类算法如QSVM（量子支持向量机）和VQC（可变量子分类器），这些可用于实验研究，此外还有用于生成对抗网络的QGAN算法。 安装方法推荐使用pip工具进行。在命令行中输入 `pip install qiskit-machine-learning` 即可通过该方式自动处理所有依赖项，并确保您获得最新且经过良好测试的版本。如果希望尝试开发中的新功能或为机器学习项目贡献代码，可以考虑从源代码直接安装。 对于使用PyTorch进行神经网络操作的需求，可以通过在命令行中输入 `pip install qiskit-machine-learning[torch]` 来安装相关软件包。这将自动配置所需的PyTorch环境以支持进一步的开发工作。
     
  • 机器学习学习笔记之Machine Learning
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    《机器学习学习笔记之Machine Learning》是一份系统总结和整理机器学习理论与实践的学习资料，旨在帮助读者深入理解算法原理并应用于实际问题解决。 个人所作的机器学习学习笔记已整理完毕并分享出来，供有需要的人参考。这些笔记针对初学者设计，对于已经精通该领域的高手可能不太适用。文档格式为PDF。
     
  • 机器学习课程项目@WUSTL CSE417 - 源码 Machine-Learning
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    本项目为华盛顿大学圣路易斯CSE417课程作业，涵盖多种经典机器学习算法的实现与应用，代码开源供学术交流。 WUSTL CSE417课程的机器学习项目。
     
  • PPT.rar_机器学习 PPT_ machine learning ppt_机器学习资料_PPT格式
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    本资源为《机器学习》PPT讲义，涵盖machine learning核心概念与算法，适合初学者和进阶者使用，有助于深入理解机器学习理论与实践。 这是我们学校的机器学习PPT，希望大家喜欢。
     
  • Python 实现的机器学习课程设计代码 Machine Learning
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    本课程提供利用Python语言进行机器学习项目的设计与实现，涵盖算法理论及实践应用，适合初学者深入理解和掌握机器学习的核心技术。 Python 实现机器学习课程设计代码包括阿斯塔尔数据转换、决策树、降维预测、梯度下降、K 表示克吕斯特 K 最近邻（Knn）、Sklearn 线性判别分析、线性回归、局部加权学习、逻辑回归 Lstm 预测、多层感知器分类器和多元回归。此外，还包括评分函数自组织地图、顺序最小优化相似性搜索和支持向量机词频函数 Xgboost 分类器与 Xgboost 回归器的实现。
     
  • Machine Learning In Action: Python3 实现的机器学习实战
    优质
    本书通过Python3语言详细讲解了机器学习算法的实际应用与实现方法，旨在为读者提供动手实践的学习途径。 《机器学习实战》这本书主要是用Python2.x实现的，在使用Python3版本进行实践时可能会遇到一些问题。我在此记录自己在学习该书过程中的笔记与思考，并希望能帮助大家快速上手机器学习。 从最基础的知识开始，一方面记录自己的学习经历和心得，另一方面为后来者提供参考，避免走弯路。以下是各章节的学习内容概述： 第一章：KNN算法 - 详细代码见对应的文件夹。 - 具体分析可以查看我的博客。 第二章：决策树 - 包含详细的代码实现，并存放于相应的文件夹中。 - 对应的深入讲解和案例分析可以在相关博客文章里找到。 第三章：逻辑回归（Logistic Regression） - 详细代码位于对应的章节文件夹内。 - 具体的学习心得及技术细节在相关的博客中有详细介绍。
     
  • 机器学习入门习题解答 Introduction to Machine Learning Exercises Solutions
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    本书提供了针对机器学习入门课程练习题的详细解答，帮助读者深入理解基本概念和算法原理，是初学者的理想参考书。 求分享机器学习导论课后习题的答案，部分已经翻译好了。找了很久的希望得到大家的支持！
     
  • MATLAB主成分回归代码及实例-Machine-Learning:机器学习
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    本项目提供了使用MATLAB进行主成分回归（PCR）的代码和案例研究，旨在帮助理解在机器学习中如何应用PCA降维并结合线性回归模型。适合初学者快速上手实践。 该存储库包含Andrew Ng课程中某些练习的Python实现。对于课程中的许多作业，系统会指导您创建如线性回归和逻辑回归等算法的完整、独立的Octave/MATLAB实现。其余作业则依赖于课程作者提供的其他代码。在本存储库中，我大多使用了像Scikit-learn这样的现有Python库进行改写。参考：Coursera机器学习课程中的主成分回归示例及Matlab代码。
     
  • 机器学习: 度量学习(Metric Learning) 笔记
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    本笔记详细介绍了度量学习在机器学习中的应用与原理，涵盖其核心概念、常用算法及实际案例分析。 在机器学习领域，K近邻(KNN)分类算法和支持向量机(SVM)常被用于文本分类任务，并被认为是最有效的两种方法。然而，KNN 分类存在一些局限性：首先，它是一种基于距离度量的模式识别技术，在实际应用中仅仅依靠简单的欧式距离进行相似度计算时，往往忽视了不同维度对分类结果的影响以及处理高维数据的问题，因此难以达到理想的分类效果；其次，虽然 KNN 可以在一定程度上缓解由类别分布不均导致的数据偏斜问题带来的误差，但这也使得它非常依赖样本的密度分布情况。当各类别之间的密度差异显著时，KNN 的性能会受到严重影响。
     
  • WZU-machine-learning-course: 温州大学《机器学习》课程资源（包括代码和课件）
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    简介：本项目提供温州大学《机器学习》课程的相关教学资料，涵盖全面的代码示例与详细课件，旨在帮助学生深入理解和掌握机器学习的核心概念和技术。 本学期我在温州大学为研究生教授机器学习课程，并计划分享课件内容，后续会持续更新。如果有老师需要获取PPT原版文件，请通过邮件联系我（请告知姓名及学校信息，我会回复）。 目录包括： - 课程的课件代码 - Jupyter notebook格式的课程代码 - 课程视频