TensorFlow Quantum（TFQ）是用于混合量子经典机器学习的 Python 框架，主要致力于建模量子数据。
该框架允许量子算法研究人员和机器学习研究人员探索将量子计算与机器学习结合在一起，训练量子模型。
TensorFlow Quantum 重点在于量子数据集和建立混合量子经典模型。它集成了许多量子算法和逻辑，并提供与现有 TensorFlow API 兼容的量子计算原函数，以及高性能量子电路模拟器。
目前，TensorFlow Quantum 主要面向在经典量子电路模拟器上执行量子电路。将来它能够在实际量子处理器上执行量子电路。
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引言： Tensorflow大名鼎鼎，这里不再赘述其为何物。这里讲描述在安装python包的时候碰到的“No matching distribution found for tensorflow”，其原因以及如何解决。 简单的安装tensorflow 这里安装的tensorflow的cpu版本，gpu版本可以自行搜索安装指南，或者参考如下指令： pip3 install tensorflow #c
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搭建Tensorflow Quantum编译环境 python包之间的版本冲突： tensorflow-quantum依赖于cirq，而两个包对 protobuf 包的版本有要求（cirq需要protobuf版本为3.8.0，tensorflow-2.2.0最低要求是protobuf-3.8.0，更高版本的tensorflow要求更高版本的protobuf，会造成版本冲突）： cirq-0.8.0
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1.1. Tensorflow-Quantum 可观测量构造 import cirq obersv = 0 obersv += 0.5 * (cirq.Z(bits[0]) * cirq.Z(bits[1])) + 1 * (cirq.Z(bits[2]) * cirq.Z(bits[3])) print(obersv) 0.500Z((0, 0)) * Z((0, 1))+1.000Z((0,
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有关TensorFlow与其他框架的详细对比可以阅读： https://zhuanlan.zhihu.com/p/25547838 01 TensorFlow的编程模式 编程模式分为两种：命令式编程与符号式编程 前者是我们常用的C++，java等语言的编程风格如下 命令式编程看起来逻辑非常清晰，易于理解。而符号式编程涉及较多的嵌入和优化，如下 执行相同的计算时c，d可以共用内存，使用Tenso
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支持向量机（SVM）是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面，可以将问题化为一个求解凸二次规划的问题。与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式。
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Python 有着海量的可用于数据分析、统计以及机器学习的库，这使得 Python 成为很多数据科学家所选择的语言。 下面我们列出了一些被广泛使用的机器学习及其他数据科学应用的 Python 包。 Scipy 技术栈 Scipy 技术栈由一大批在数据科学中被广泛使用的核心辅助包构成，可用于统计分析与数据可视化。由于其丰富的功能和简单易用的特性，这一技术栈已经被视作实现大多数数据科学应用的必备品了。
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主要内容 前言 课程列表 推荐学习路线 数学基础初级 程序语言能力 机器学习课程初级 数学基础中级 机器学习课程中级 推荐书籍列表 机器学习专项领域学习 致谢 前言 我们要求把这些课程的所有Notes,Slides以及作者强烈推荐的论文看懂看明白，并完成所有的老师布置的习题，而推荐的书籍是不做要求的，如果有些书籍是需要看完的，我们会进行额外的说明。 课程列表 课程 机构 参考书 Notes等其他资
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机器学习与人工智能学习笔记，包括机器学习、深度学习以及常用开源框架（Tensorflow、PyTorch）等。 机器学习算法 _图片来自scikit-learn_。 机器学习全景图 _图片来自http://www.shivonzilis.com/_。
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机器学习与人工智能学习笔记，包括机器学习、深度学习以及常用开源框架（Tensorflow、PyTorch）等。
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“三个臭皮匠顶个诸葛亮”。集成学习就是利用了这样的思想，通过把多分类器组合在一起的方式，构建出一个强分类器；这些被组合的分类器被称为基分类器。事实上，随机森林就属于集成学习的范畴。通常，集成学习具有更强的泛化能力，大量弱分类器的存在降低了分类错误率，也对于数据的噪声有很好的包容性。
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主要内容：机器学习,深度学习,机器学习与深度学习的区别,机器学习和深度学习的应用人工智能是近几年来最流行的趋势之一。机器学习和深度学习构成了人工智能。下面显示的维恩图解释了机器学习和深度学习的关系 - 机器学习 机器学习是让计算机按照设计和编程的算法行事的科学艺术。许多研究人员认为机器学习是实现人类AI的最佳方式。机器学习包括以下类型的模式 - 监督学习模式 无监督学习模式 深度学习 深度学习是机器学习的一个子领域，其中有关算法的灵感来自大脑的结构和功能，称为人工神经网络。