機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)分支，涉及使用示例數(shù)據(jù)或先前經(jīng)驗(yàn)來解決給定問題的自適應(yīng)算法的開發(fā)和應(yīng)用。昆士蘭大學(xué)DATA7703涵蓋的主題涉及：學(xué)習(xí)問題(如回歸、分類、無監(jiān)督)和理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計(jì)和概率模型、聚類、集成、實(shí)施問題、應(yīng)用(如生物信息學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、預(yù)測、機(jī)器人學(xué)、信號(hào)和圖像處理)。需要準(zhǔn)備考前復(fù)習(xí)的同學(xué)可以參考以下復(fù)習(xí)指南。

一、考試重點(diǎn)內(nèi)容

DATA7703的目標(biāo)是讓學(xué)生對機(jī)器學(xué)習(xí)的主要工具和概念有一個(gè)直觀的理解。考試旨在評估同學(xué)是否形成了對開發(fā)和部署實(shí)用智能應(yīng)用程序所需的機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)的理解。

考試的重點(diǎn)是實(shí)際應(yīng)用，而不是理論結(jié)果，盡管對概率、統(tǒng)計(jì)、微積分和線性代數(shù)的良好理解是很重要的。例如：了解如何從用戶評論中分析情感、檢索感興趣的文檔、根據(jù)房屋特征預(yù)測房價(jià)、推薦產(chǎn)品或搜索圖片。學(xué)生需要了解最常見的機(jī)器學(xué)習(xí)方法如何展開工作，如何應(yīng)用于新問題，運(yùn)行評估和解釋結(jié)果，并考慮從數(shù)千個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)擴(kuò)展到數(shù)十億個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。

二、考試復(fù)習(xí)目標(biāo)

1、描述機(jī)器學(xué)習(xí)中使用的核心理論和概念框架。

2、解釋一系列不同機(jī)器學(xué)習(xí)模型的屬性和功能，并能夠?qū)⒛Ｐ团c適當(dāng)?shù)睦碚摶A(chǔ)聯(lián)系起來。

3、制定算法，使用適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)實(shí)例化給定的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

4、用高級(jí)編程語言實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

5、能在數(shù)據(jù)集上用實(shí)現(xiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法制定和執(zhí)行實(shí)驗(yàn)，并對結(jié)果進(jìn)行評估和反思。

6、解釋機(jī)器學(xué)習(xí)中使用的不同類型的技術(shù)之間的關(guān)系，以及機(jī)器學(xué)習(xí)和其他學(xué)科之間的關(guān)系。

7、識(shí)別機(jī)器學(xué)習(xí)的潛在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用，并評估不同機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)、算法、模型和理論對于給定應(yīng)用的適用性。

總的來說，學(xué)生需要基本理解廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)方法和算法，同時(shí)還應(yīng)該了解機(jī)器學(xué)習(xí)方法的實(shí)際應(yīng)用，并能實(shí)施和使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法。這樣應(yīng)該可以在昆士蘭大學(xué)DATA7703考試中取得好成績。