1. 面试官：如果你是一台神经网络，你有多少层，每一层都包括哪些神经元？请详细描述。

2. 面试官：如果你是一个决策树，你的生长过程是怎样的？你在不同情境下如何进行分裂和剪枝的决策？

3. 面试官：如果你是一个集成学习模型，你会选择哪种集成策略？并解释为什么选择该策略？

4. 面试官：如果你是一个聚类算法，你会选择何种距离度量方式和簇属性评价指标？请解释选择的原因。

5. 面试官：如果你是一个支持向量机，你如何选择核函数类型和超参数？你在不同情况下如何处理线性不可分样本？

6. 面试官：如果你是一个高斯混合模型，你会如何初始化参数和选择混合成分个数？如何利用EM算法进行参数估计和模型更新？

7. 面试官：如果你是一个冷启动问题，你会如何应对冷启动阶段涉及的模型冷启动和数据冷启动问题？

8. 面试官：如果你是一个特征工程师，你认为哪些特征构建方法对于提高模型性能至关重要？如何解决特征丰富性和多重共线性问题？

9. 面试官：如果你是一个异常检测算法，你会采用何种异常评分计算方法和阈值选择策略？如何应对数据不平衡问题？

10. 面试官：如果你是一个时间序列预测模型，你会采用哪些季节性分解和趋势平稳化方法？如何选择合适的滞后阶数和训练窗口大小？