1. 面试官：介绍一种特征选择方法，并说明其优缺点。

2. 面试官：什么是主成分分析（PCA）？它是如何实现降维的？

3. 面试官：在特征选择中，如何使用正则化方法进行特征筛选？具体介绍一种正则化方法。

4. 面试官：探讨特征选择在机器学习中的重要性，并说明特征选择对模型性能的影响。

5. 面试官：如何判断一个特征对模型的贡献程度？介绍一种评估特征重要性的方法。

6. 面试官：解释过拟合对特征选择的影响，并提出一种方法来解决过拟合问题。

7. 面试官：描述特征选择和特征抽取之间的区别，并给出两个典型的例子。

8. 面试官：什么是嵌入式特征选择？它与过滤式和包装式特征选择有何区别？

9. 面试官：在特征降维中，如何保留大部分信息的同时减少特征维度？介绍一种有效的特征降维方法。

10. 面试官：对于高维数据，我们常常面临维度灾难问题，如何利用特征选择和降维技术来解决维度灾难？