1. 面试官：从贝叶斯统计角度解释什么是过拟合？

2. 面试官：如何解释A/B测试的统计学原理及其在商业决策中的应用？

3. 面试官：推导高斯混合模型的EM算法，并解释其在聚类中的应用？

4. 面试官：对于一个大规模数据集，如何选择适当的特征工程方法以提高模型的准确性？

5. 面试官：使用奇异值分解（SVD）进行矩阵分解有哪些实际应用？

6. 面试官：使用RNN模型进行文本生成时，如何解决梯度消失和梯度爆炸的问题？

7. 面试官：解释K近邻算法中的KD树和球树，并说明它们在高维数据中的优势？

8. 面试官：如何利用交叉验证和网格搜索来选择最佳的机器学习模型和超参数？

9. 面试官：解释评分卡模型的原理和应用场景，并说明如何构建一个稳健的评分卡模型？

10. 面试官：使用正则化技术（L1和L2正则化）对线性回归和逻辑回归模型进行优化有什么重要意义？