量子信息技术发展与应用研究
量子信息技术发展与应用研究报告 来源:中国信息通信研究院
第一部分:数学基础 1. 引言和动机 2. 线性代数 3. 解析几何 4. 矩阵分解 5. 向量微积分 6. 概率和分布 7. 连续优化 第二部分:机器学习核心问题 1. 当模型遇到数据 2. 线性回归 3. 利用主成分分析进行降维 4. 利用高斯混合模型进行密度估计 5. 利用支持向量机进行分类 Marc Peter Deisenroth、A Aldo Faisal 和 Cheng Soon Ong 《机器学习中的数学》
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