1. 面试官：请解释什么是“过拟合”，并举例说明在预测建模中如何避免过拟合现象。

2. 面试官：推导线性回归模型的损失函数，并解释各个部分的意义及作用。

3. 面试官：请列举常用的分类算法，比较它们的优缺点及适用场景。

4. 面试官：什么是交叉验证？请详细描述交叉验证的原理和常见的几种类型。

5. 面试官：请解释决策树算法的原理，并说明在实际应用中如何选择最优的划分特征。

6. 面试官：什么是集成学习？请比较常见的集成学习方法，如随机森林和梯度提升树。

7. 面试官：乘法法则在概率论中的应用是什么？请结合预测建模算法中的贝叶斯方法进行解释。

8. 面试官：解释神经网络中的“梯度消失”和“梯度爆炸”问题，以及如何通过调整网络结构和参数来解决这些问题。

9. 面试官：请解释什么是L1正则化和L2正则化，它们在预测建模中的作用是什么？

10. 面试官：什么是神经网络中的“Dropout”技术？它是如何帮助提高模型的泛化能力的？