1. 面试官：从图像数据中提取特征的方法有哪些？请详细描述其中至少两种方法。

2. 面试官：什么是自然语言处理中的词嵌入（Word Embedding）？它的作用是什么？

3. 面试官：如何使用主成分分析（PCA）进行特征降维？请说明PCA的原理和应用场景。

4. 面试官：介绍一种非线性特征构建方法，并说明它在机器学习中的作用。

5. 面试官：什么是特征选择（Feature Selection）？列举至少两种特征选择方法并分别说明其原理。

6. 面试官：为什么特征缩放在机器学习中很重要？有哪些常用的特征缩放方法？

7. 面试官：讲解一种特征组合（Feature Combination）的方法，并说明其在推荐系统中的应用。

8. 面试官：什么是特征交叉（Feature Cross）？它在深度学习中的作用是什么？

9. 面试官：介绍一种基于树模型特征增强的方法，并说明其在模型优化中的意义。

10. 面试官：什么是特征嵌入（Feature Embedding）？它和特征抽取有什么区别？