1. 面试官：解释朴素贝叶斯算法的基本原理及其在监督学习中的应用。

2. 面试官：探讨朴素贝叶斯算法在处理高维数据时的优势和局限性。

3. 面试官：讨论朴素贝叶斯算法对特征独立性的假设，以及这一假设在实际应用中的影响。

4. 面试官：比较朴素贝叶斯算法与其他常用的分类算法（如决策树、支持向量机）的优缺点，适用场景等方面的差异。

5. 面试官：如何处理朴素贝叶斯算法中的连续特征？请提供一种有效的方法并解释其原理。

6. 面试官：介绍朴素贝叶斯算法中的 Laplace 平滑技术，并说明其在实际应用中的作用。

7. 面试官：解释朴素贝叶斯算法中的参数估计方法，例如最大似然估计和贝叶斯估计，比较它们的优劣。

8. 面试官：探讨朴素贝叶斯算法在处理缺失数据时的策略和技巧，以及这些策略对分类性能的影响。

9. 面试官：讨论朴素贝叶斯算法的非参数化特性，以及非参数化方法在分类问题中的优势和劣势。

10. 面试官：根据朴素贝叶斯算法的原理，提出一种创新型的改进方法，并分析其在实际任务中的应用价值。