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本书共3部分,第一部分为基本概念,主要包括学习理论与数据挖掘、量子计算机、异构模型和材料驱动模型等内容;第二部分为传统学习方法,主要包括模式识别与神经网络、支持向量机、最优边缘分类器、非线性和核函数等内容;第三部分为量子计算和机器学习,主要包括聚类结构、量子随机存取存储器、量子模式识别、量子过程层析和回归等内容。
[来源:书号查询官网]
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