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摘要：量子计算因其量子并行性而被证明在分解问题和无序搜索问题上表现出色。这一独特特性使解决某些问题的速度呈指数级增长。然而，这一优势并不普遍适用，当结合经典计算和量子计算来加速计算速度时，就会出现挑战。本文旨在通过探索量子机器学习的现状并对量子和经典算法的准确性进行基准测试来应对这些挑战。具体来说，我们对三个数据集进行了二元分类实验，实施了支持向量机 (SVM) 和量子 SVM (QSVM) 算法。我们的研究结果表明，QSVM 算法在复杂数据集上的表现优于经典 SVM，量子和经典模型之间的性能差距随着数据集的复杂度而增加，因为简单模型往往会与复杂数据集过度拟合。虽然在开发具有足够资源的量子硬件方面还有很长的路要走，但量子机器学习在无监督学习和生成模型等领域具有巨大的潜力。展望未来，需要付出更多努力来探索新的量子学习模型，利用量子力学的力量来克服传统机器学习的局限性。
量子机器学习——概述
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