1. 面试官：以五岁以下儿童的身高预测为例，如何解释和阐述线性回归模型中的斜率？

2. 面试官：在逻辑回归模型中，如何用简单直观的语言解释模型系数的含义？

3. 面试官：针对时间序列数据，你会如何利用ARIMA模型进行预测，描述其预测过程？

4. 面试官：在深度学习模型中，如何解释和理解神经网络中的隐藏层和激活函数？

5. 面试官：在解释支持向量机(SVM)模型时，如何用非专业人士也能理解的方式描述超平面的作用？

6. 面试官：如何解释决策树模型中的信息增益和基尼系数，并比较它们在模型建立过程中的作用？

7. 面试官：谈谈在进行模型评估时，准确率和召回率的重要性及二者的平衡问题？

8. 面试官：如何解释主成分分析(PCA)模型中的特征值和特征向量，以及它们在数据降维中的作用？

9. 面试官：你如何利用LASSO回归模型进行特征选择，并说明其与Ridge回归的区别？

10. 面试官：请解释过拟合和欠拟合在机器学习模型中的含义，并提出避免过拟合和欠拟合的方法。