基于量子加速的SVM手写体识别Python源码及文档说明(pdf)+图片讲解(优质资源)

简介：
本资源提供了一套基于量子计算优化的支持向量机(SVM)的手写数字识别系统Python代码和详尽文档，包含图文教程，适合研究与学习。 项目介绍： 知识普及：量子支持向量机（qSVM）是一种在机器学习领域常用的监督学习算法，主要用于分类和回归分析。支持向量机(Support Vector Machine, SVM)通过寻找一个d-1维的超平面来将数据点分开，并以此判断和预测数据类别。该过程通常借助核方法(kernel method)实现。 本项目包含个人毕业设计的源代码，所有代码均经过测试并成功运行后上传。该项目在答辩评审中获得平均分96分，可以放心下载使用。 1. 本资源中的项目代码已全部通过功能验证，在确保正常运行之后才进行上传，请您安心下载和试用！ 2. 此项目适合计算机相关专业的在校学生、教师或企业员工学习参考。无论你是初学者还是进阶者都可以从中学到东西，同时它也适用于毕业设计、课程作业以及初期项目演示等。 3. 如果你有一定的基础，在此基础上进行修改以实现更多功能是完全可行的。例如，你可以将此代码用于自己的毕设或是课堂设计。 下载后请先阅读README.md文件（如有），仅供学习参考，请勿用作商业用途。