量子数据编码:经典到量子映射技术的比较分析及其对机器学习准确性的影响
发表于: 。该研究探索了将量子数据嵌入技术与经典机器学习算法相结合,旨在评估在各种模型上的性能增强和计算效果。我们探索了多种经典到量子的映射方法,包括基编码、角度编码和幅度编码,通过对包括逻辑回归、K 近邻、支持向量机以及随机森林、LightGBM、AdaBoost 和 CatBoost 在内的流行机器学习算法进行广泛的实证研究,发现量子数据嵌入有助于改善分类准确性和 F1...
该研究探索了将量子数据嵌入技术与经典机器学习算法相结合,旨在评估在各种模型上的性能增强和计算效果。我们探索了多种经典到量子的映射方法,包括基编码、角度编码和幅度编码,通过对包括逻辑回归、K 近邻、支持向量机以及随机森林、LightGBM、AdaBoost 和 CatBoost 在内的流行机器学习算法进行广泛的实证研究,发现量子数据嵌入有助于改善分类准确性和 F1...