贝叶斯分类算法是一种基于概率统计理论的有监督学习算法,常被用于分类问题中.本文将量子计数与经典贝叶斯分类算法相结合,提出一种新的量子贝叶斯分类算法.通过量子随机访问存储器制备所需的量子态,使用oracle进行相位翻转并构造与之所对应的操作算子,在操作算子的本征态空间上重新描述量子态,借助辅助粒子进行相位估计,投影测量后即可高效地计算出贝叶斯分类所需的数据,实现量子贝叶斯分类算法.该算法在低维特征空间中与经典算法相比有着指数级加速.
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