机器学习是一门基于数据的多领域交叉学科,其目标是从数据中提取一种“模式”,并用该模式来理解先前未知的输入数据。机器学习算法在多个领域,比如经济、军事、医疗中都有很重要的应用。因为量子力学的一些重要特点,如并行性、叠加性和相干性等,可能会给计算带来指数级加速,容量带来大幅提升。于是研究者尝试将机器学习与量子力学结合,产生量子机器学习这个新的研究方向。机器学习和量子信息处理的结合是一个双赢局面。一方面,机器学习和量子计算系统的控制有很好的效果;另一方面,量子力学为提高机器学习的学习效率提供了一个诱人前景,首先是降低计算复杂度,其次是强化机器学习。本文主要研究量子机器学习的两个方向:量子特征选择算法和量子感知机算法。我们知道,研究者比较关注学习算法方面的探索和研究,比如量子感知机算法的研究,但是现有的成果中仍有一些改进的空间。此外,数据特征的预处理,比如特征选择,对机器学习算法训练过程也起着很重要的作用,然而现有的量子特征选择算法研究很少,如何高效准确地选取最相关特征也是一个值得关注的方向。因此本文以提高计算效率、保证算法准确率、降低资源消耗等为目的,对这两个部分进行了深入分析与探讨。主要研究内容如下:(1)提出一个基于二分类的经典Relief算法的量子对应版本:QRelief算法。算法主要包括了四个步骤:量子态准备,相似度计算,权重向量更新和特征选择。经过评估,本算法在效率和资源消耗都优于对应的经典算法,不仅如此,还在IBM Q平台上实施量子实验,验证了算法的正确性。(2)根据经典ReliefF算法,对QRelief算法就行了拓展,提出了一个基于多分类的特征选择算法:QReliefF算法。不同于QRelief算法,本算法使用Grover机制来寻找最近邻的k个样本,相对于之前的算法有一个过程上的提速。(3)提出了一个高效的基于酉权重的一次迭代感知机算法。本算法相较于之前提出的算法,不仅有更好的可用性、更高的准确性以及更广泛的应用性,而且可以适用于非理想训练集。