估師必刷題及答案(完整版)（2025年）一、選擇題

1.以下哪個不屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的主要類型？

A.監(jiān)督學(xué)習(xí)

B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)

C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)

D.深度學(xué)習(xí)

答案：D

2.在決策樹算法中，哪個參數(shù)用于控制樹的最大深度？

A.max_depth

B.min_samples_split

C.min_samples_leaf

D.max_features

答案：A

3.以下哪個算法屬于集成學(xué)習(xí)方法？

A.支持向量機(jī)

B.決策樹

C.隨機(jī)森林

D.K近鄰

答案：C

4.在邏輯回歸中，損失函數(shù)通常使用哪種函數(shù)？

A.均方誤差

B.交叉熵

C.對數(shù)似然

D.絕對值誤差

答案：B

5.以下哪個不屬于深度學(xué)習(xí)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)？

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.自編碼器

D.集成學(xué)習(xí)

答案：D

二、填空題

1.機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，用于處理回歸問題的算法有______、______、______等。

答案：線性回歸、決策樹、隨機(jī)森林

2.在機(jī)器學(xué)習(xí)模型評估中，常用的評價指標(biāo)有______、______、______等。

答案：準(zhǔn)確率、召回率、F1值

3.K近鄰算法中的距離計(jì)算方法有______、______、______等。

答案：歐氏距離、曼哈頓距離、余弦相似度

4.在深度學(xué)習(xí)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要用于解決______問題，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要用于解決______問題。

答案：圖像識別、序列數(shù)據(jù)處理

5.以下______算法可以用于降維，將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間。

答案：主成分分析（PCA）

三、判斷題

1.線性回歸模型適用于處理非線性問題。（×）

2.決策樹算法在處理分類問題時，可以輸出概率值。（√）

3.集成學(xué)習(xí)算法可以提高模型的泛化能力。（√）

4.深度學(xué)習(xí)算法通常需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源。（√）

5.交叉熵?fù)p失函數(shù)在邏輯回歸中用于衡量真實(shí)標(biāo)簽和預(yù)測概率之間的差異。（√）

四、簡答題

1.簡述機(jī)器學(xué)習(xí)的主要任務(wù)。

答案：機(jī)器學(xué)習(xí)的主要任務(wù)包括分類、回歸、聚類、降維、優(yōu)化等。

2.簡述K近鄰算法的原理。

答案：K近鄰算法是一種基于實(shí)例的學(xué)習(xí)方法，通過計(jì)算待預(yù)測樣本與訓(xùn)練集中各樣本的距離，選取距離最近的K個樣本，然后根據(jù)這K個樣本的標(biāo)簽進(jìn)行投票或求平均，得到待預(yù)測樣本的標(biāo)簽或預(yù)測值。

3.簡述支持向量機(jī)的基本思想。

答案：支持向量機(jī)的基本思想是通過找到一個最優(yōu)的超平面，將不同類別的樣本分開，同時使分類間隔最大化。

4.簡述深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程。

答案：深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程可以追溯到20世紀(jì)40年代，但直到21世紀(jì)初，隨著計(jì)算能力和大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，深度學(xué)習(xí)才取得顯著成果。主要發(fā)展歷程包括：感知機(jī)、多層感知機(jī)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

5.簡述集成學(xué)習(xí)中的Bagging和Boosting算法的區(qū)別。

答案：Bagging算法通過從訓(xùn)練集中隨機(jī)抽取多個子集，然后訓(xùn)練多個模型，最后取平均值或投票得到最終結(jié)果。Boosting算法則通過逐步調(diào)整