1. 面试官：请解释什么是监督学习，以及它与非监督学习的主要区别。

2. 面试官：使用正则化的线性回归模型时，你认为选择L1范数还是L2范数更合适？为什么？

3. 面试官：解释一下决策树中的信息增益和基尼系数，以及它们在构建决策树时的作用。

4. 面试官：讨论逻辑回归与线性回归之间的不同之处，并且指出它们在实际应用中的优劣势。

5. 面试官：当你在处理一个多类别分类问题时，你会选择使用什么类型的分类器？请解释你的选择。

6. 面试官：解释一下支持向量机（SVM）中的核技巧，并讨论在何种情况下选择不同类型的核函数。

7. 面试官：思考一下深度学习与传统机器学习方法之间的区别，并讨论它们在处理大规模数据集时的效率。

8. 面试官：讨论在训练机器学习模型中出现的偏差-方差权衡，以及如何应对这种权衡问题。

9. 面试官：请解释什么是集成学习，并讨论集成学习与单一模型的性能比较。

10. 面试官：讨论机器学习模型的评估方法，并讲述如何选择适当的评估指标来评价模型的性能。