1. 面试官：在机器学习中，异常值检测与处理的原理是什么？

2. 面试官：介绍一种基于聚类的异常值检测方法，并说明其优缺点。

3. 面试官：请详细解释什么是箱线图（Box Plot），并说明如何利用箱线图检测异常值。

4. 面试官：如何利用统计学方法（如Z-score）检测异常值？该方法有什么限制？

5. 面试官：使用局部异常因子（Local Outlier Factor）算法检测异常值的步骤是什么？

6. 面试官：解释孤立森林（Isolation Forest）算法的工作原理，并说明其在异常值检测中的应用。

7. 面试官：介绍一种基于属性异常度的异常值检测方法，并说明其在大数据集上的优势。

8. 面试官：如何在时间序列数据中进行异常值检测？请举例说明。

9. 面试官：讨论异常值对机器学习模型的影响，并提出一种应对异常值影响的机制。

10. 面试官：为什么异常值处理在数据预处理中如此重要？请举例说明其影响。