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支持向量机（SVM）被认为是最强大的分类算法之一，由于其强大的理论基础和概括性化合物，它被广泛用于相关应用中，例如生物信息信息和图像分类[Cervantes等。2020]。该算法的原始公式具有二次复杂性。为了降低算法的复杂性，[Suykens and Vandewalle 1999]对SVM的原始版本进行了最小二乘的重新印象，并将其转换为线性方程式的系统。这种转换允许应用更有效的线性系统分辨率技术，例如量子算法。
量子算法HHL的自动化用于实现二维SVM
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