1. 面试官：介绍一种基于非线性降维的特征工程方法，并说明其优缺点。

2. 面试官：解释在特征工程中如何利用自编码器进行数据变换和降维。

3. 面试官：讨论特征工程中基于流形学习的数据变换方法，并举例说明其应用场景。

4. 面试官：如何使用 t-SNE 算法进行数据降维，并阐述其在特征工程中的局限性。

5. 面试官：分析特征选择与特征提取在特征工程中的异同，并说明它们在数据变换和降维中的作用。

6. 面试官：探讨在特征工程中使用主成分分析（PCA）进行数据变换和降维的原理及应用条件。

7. 面试官：介绍一种基于深度学习的特征工程方法，说明其在数据变换和降维中的优势。

8. 面试官：讨论特征数量爆炸对特征工程中数据变换和降维的影响，并提出应对策略。

9. 面试官：解释特征离散化在特征工程中的作用，以及数据变换和降维中需要注意的问题。

10. 面试官：探讨在特征工程中使用正交化方法进行数据变换和降维的优势，并说明其适用场景。