机器学习是人工智能的一个分支，涉及使用示例数据或先前经验来解决给定问题的自适应算法的开发和应用。昆士兰大学DATA7703涵盖的主题涉及：学习问题(如回归、分类、无监督)和理论、神经网络、统计和概率模型、聚类、集成、实施问题、应用(如生物信息学、认知科学、预测、机器人学、信号和图像处理)。需要准备考前复习的同学可以参考以下复习指南。

一、考试重点内容

DATA7703的目标是让学生对机器学习的主要工具和概念有一个直观的理解。考试旨在评估同学是否形成了对开发和部署实用智能应用程序所需的机器学习知识的理解。

考试的重点是实际应用，而不是理论结果，尽管对概率、统计、微积分和线性代数的良好理解是很重要的。例如：了解如何从用户评论中分析情感、检索感兴趣的文档、根据房屋特征预测房价、推荐产品或搜索图片。学生需要了解最常见的机器学习方法如何展开工作，如何应用于新问题，运行评估和解释结果，并考虑从数千个数据点扩展到数十亿个数据点。

二、考试复习目标

1、描述机器学习中使用的核心理论和概念框架。

2、解释一系列不同机器学习模型的属性和功能，并能够将模型与适当的理论基础联系起来。

3、制定算法，使用适当的数据实例化给定的机器学习模型。

4、用高级编程语言实现机器学习算法。

5、能在数据集上用实现的机器学习方法制定和执行实验，并对结果进行评估和反思。

6、解释机器学习中使用的不同类型的技术之间的关系，以及机器学习和其他学科之间的关系。

7、识别机器学习的潜在现实应用，并评估不同机器学习技术实现、算法、模型和理论对于给定应用的适用性。

总的来说，学生需要基本理解广泛的机器学习方法和算法，同时还应该了解机器学习方法的实际应用，并能实施和使用机器学习方法。这样应该可以在昆士兰大学DATA7703考试中取得好成绩。