1. 面试官：特征选择与降维的目的是什么？

2. 面试官：介绍一种常用的特征选择方法，并说明其原理。

3. 面试官：什么是主成分分析（PCA）？它是如何工作的？

4. 面试官：请解释奇异值分解（SVD）在特征降维中的作用。

5. 面试官：你认为在特征选择时哪些方面是需要考虑的？

6. 面试官：如何利用决策树进行特征选择？

7. 面试官：解释互信息（Mutual Information）在特征选择中的作用。

8. 面试官：介绍L1正则化在特征选择中的作用，以及与L2正则化的区别。

9. 面试官：什么是流形学习（Manifold Learning）？它与传统特征降维方法有何不同？

10. 面试官：利用非负矩阵分解（NMF）进行特征选择与降维的原理是什么？