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过去二十年，量子计算和机器学习的理论和实践都呈现爆炸式增长。现代机器学习系统处理大量数据，需要巨大的计算能力。随着硅半导体小型化接近其物理极限，人们越来越多地考虑使用量子计算来满足未来的计算需求。小型量子计算机和量子退火机已经建成并投入商业销售。量子计算机可以使所有科学和工程领域的机器学习研究和应用受益。然而，由于其根源在于量子力学，该领域的研究迄今为止一直局限于物理学界，其他学科的研究人员很难接触到大多数工作。在本文中，我们先介绍量子计算的背景并总结其关键结果，然后再探讨其在监督机器学习问题中的应用。通过避开与量子计算关系不大的物理学结果，我们希望让数据科学家、机器学习从业者和跨学科的研究人员都能理解这篇介绍。
监督学习的量子计算方法
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