1. 面试官：请解释支持向量机（SVM）和逻辑回归（Logistic Regression）之间的区别和相似之处。

2. 面试官：说明朴素贝叶斯分类器的工作原理，并介绍其在文本分类中的应用。

3. 面试官：描述随机森林算法的内部工作原理，并指出其在处理高维数据和特征选择中的优势。

4. 面试官：从数学角度解释神经网络中的反向传播算法，并说明其在深度学习中的作用。

5. 面试官：给出K均值聚类算法的步骤，并讨论其在图像分割中的应用。

6. 面试官：解释卷积神经网络（CNN）的架构和工作原理，并强调其在图像识别中的优势和局限性。

7. 面试官：讨论梯度下降优化算法的类型和在神经网络训练中的作用。

8. 面试官：探讨集成学习方法（如AdaBoost和Gradient Boosting）的原理和在解决分类问题中的优势。

9. 面试官：说明主成分分析（PCA）的原理以及其在降维和特征提取中的应用。

10. 面试官：介绍循环神经网络（RNN）结构和工作原理，并讨论其在自然语言处理中的应用和挑战。