量子机器学习是物理学与计算机科学交叉的研究领域，它利用量子计算具有的天然并行的优点来改进机器学习昂贵的经典算法的经典方法。本书较全面地讨论了经典机器学习与量子机器学习理论与框架以及最近的研究动态，尽可能涵盖经典机器学习基础知识，也包括最前沿的重要研究方向和成果介绍，并涉及最前沿的机器学习在物理学领域的应用。可作为理工科本科、研究生作为教材使用。

孙翼，中国科学院大学计算机与控制学院副教授，主要研究方向是大数据与人工智能、机器学习等。主讲《大数据与人工智能》课程。曾在加拿大Simon Fraser University 计算机系任研究员，从事视频点播、网络结构、网络安全、随机算法、近似算法等领域的研究，建立了媒体点播广播算法的最优化理论以及高效视频广播的基本原理。