1. 面试官：如何使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和工程？

2. 面试官：介绍一种基于自动编码器（Autoencoder）的特征提取方法，并说明其优势与劣势。

3. 面试官：详细描述特征选择和特征提取两种方法的区别和适用场景。

4. 面试官：探讨在特征工程中使用正则化（Regularization）的优势和原理。

5. 面试官：设计一个特征工程流程，用于处理高维稀疏数据，并解释其应用场景。

6. 面试官：如何利用信息增益和信息增益比（Information Gain and Gain Ratio）进行特征选择？举例说明。

7. 面试官：讨论特征交叉（Feature Cross）对特征工程的影响，以及在机器学习模型中的应用。

8. 面试官：描述如何使用主成分分析（PCA）进行特征降维，并说明其在机器学习中的作用。

9. 面试官：解释特征分箱（Feature Binning）技术在特征工程中的作用和优势，并提供一个实际案例。

10. 面试官：探讨在时间序列数据中应用滚动特征（Rolling Feature）进行特征提取的挑战和解决方案。