1. 面试官：请解释什么是特征工程，它在监督学习和非监督学习中的作用是什么？

2. 面试官：介绍一下Spark中用于监督学习和非监督学习的常用算法及其实现原理。

3. 面试官：什么是模型评估和选择？在Spark中如何进行模型评估和选择？

4. 面试官：谈谈在大数据环境下如何处理监督学习和非监督学习中的数据倾斜问题？

5. 面试官：请解释什么是随机森林，它相对于支持向量机在监督学习中有什么优势和劣势？

6. 面试官：Spark中如何处理稀疏数据？稀疏数据在监督学习和非监督学习中有哪些应用场景？

7. 面试官：介绍一下Spark中常用的聚类算法及其适用场景和特点。

8. 面试官：在大数据环境中，数据的特征选择和降维是如何实现的？

9. 面试官：什么是模型解释和可解释性？在监督学习和非监督学习中，为什么模型的解释性很重要？

10. 面试官：谈谈在Spark中使用监督学习和非监督学习进行异常检测的方案和技术。