1. 面试官：如何解释贝叶斯定理？

2. 面试官：如何使用贝叶斯推断进行机器学习模型的训练？

3. 面试官：什么是最大似然估计？如何应用于深度学习中？

4. 面试官：解释什么是中心极限定理？

5. 面试官：如何用统计学习方法解决实际问题？

6. 面试官：什么是假设检验？举例说明。

7. 面试官：解释什么是方差偏差权衡（bias-variance tradeoff）？

8. 面试官：如何使用统计学方法评估深度学习模型的性能？

9. 面试官：如何在机器学习中处理缺失数据？

10. 面试官：如何使用蒙特卡洛方法解决机器学习问题？