1. 面试官：介绍机器学习基础理论的历史发展及其中的重要里程碑。

2. 面试官：描述机器学习中常用的激活函数及它们的优缺点。

3. 面试官：探讨机器学习中的过拟合问题及其解决方法。

4. 面试官：分析机器学习中的损失函数种类及它们的适用场景。

5. 面试官：讨论监督学习、非监督学习和强化学习之间的区别和联系。

6. 面试官：解释机器学习中的决策树算法，并说明其优缺点。

7. 面试官：深入探讨支持向量机（SVM）在机器学习中的应用和原理。

8. 面试官：研究神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题，提出解决方案。

9. 面试官：评价机器学习中经典的聚类算法，并比较它们的性能和适用场景。

10. 面试官：讨论机器学习中的迁移学习，以及其在实际场景中的应用价值和挑战。