本书旨在解释使支持向量机(sMs)成为各种应用的成功建模和预测工具的原理。书中通过展示支持向量机的基本概念，以及最新发展和当前的研究问题来实现这一目标。本书分析了支持向量机成功的至少三个原因：它们在只有少量自由参数的情况下很好地学习的能力，它们对几种类型的模型违反和异常值的鲁棒性，最后是它们的计算效率与其他几种方法进行

内容介绍 本书是一本关于在模式分类中使用支持向量机的指南，包括对分类器和回归器的严格的性能比较。本书为多类分类和函数逼近问题、分类器和回归器的评价标准提出了架构。本书特色：阐明了两类支持向量机的特征；讨论了提高神经网络和模糊系统泛化能力的核方法；大量的插图和例子；使用公开数据集进行性能评估；检验马氏核、经验特征空间，

本书内容涉及量子力学基本概念、三种著名的量子算法、张量基础、张量网络与量子多体物理系统、量子多体系统的张量网络态算法和基于张量网络的量子机器学习。

本书系统介绍量子线路和量子程序设计的基础知识及原理方法，精选的内容与编程实例旨在帮助学生培养量子程序设计、调试和分析等方面的基本能力，从而为将来的学习、研究和应用奠定基础。全书既注重原理，又注重实践，学生通过编程训练和实践能更准确地理解量子计算的基本概念和基础理论。本书概念讲解清楚，逻辑性强，通俗易懂，并配有大量图表、

本书介绍量子计算的理论基础、基本原理和工作机制，帮助读者了解量子计算的基础和概况。全书共12章，首先介绍为什么要使用量子计算，然后分基础知识和量子计算两个部分，介绍量子计算所依赖的经典计算的相关知识，以及量子计算的工作机制，并展望量子计算的发展前景。 本书适合对量子计算感兴趣，并且想要学习和了解与量子计算相关的物理学、

本书共7章，内容包括：绪论、文本的预处理、文本特征的选择和权重计算、基于SVM的分类问题、基于LS-SVM的分类问题、基于FSVM的分类问题、基于支持向量机的葡萄酒多分类研究。

主要内容●规划新的并行项目●了解CPU和GPU架构上的差异●找到性能不佳的内核和循环●使用批处理调度来管理应用程序

量子计算在20世纪80年代作为一种改进量子系统计算模型的方法首次被提出，由于在构建小型设备方面的进展，量子计算领域最近受到了极大的关注。然而，要实现大规模、实用的量子计算机，还需要重大的技术进步。这本书对该领域提供了系统介绍，包括该技术的独特性和限制，并评估了创建一个能够解决现实问题的功能性量子计算机的可行性和意义。这

本书的内容主要包括三部分。第一部分概述了量子计算和量子电路的基础知识。第二部分重点介绍了量子硬件和量子计算算法的基本原理，并提供了多种量子计算方法的实用代码。第三部分详细介绍了掌握量子计算所需的数学工具，特别是把线性代数的核心概念和量子计算联系起来。此外，本书还介绍了最新的变分和优化方法，讨论了随机电路采样等前沿应用。

量子计算原理与实践