1. 面试官：如果你是一名算法工程师，如何解释支持向量机（SVM）的工作原理？

2. 面试官：你如何解释逻辑回归和线性回归之间的区别，并说明它们在机器学习中的应用场景？

3. 面试官：请解释卷积神经网络（CNN）的基本结构和原理，并介绍它们在计算机视觉任务中的作用。

4. 面试官：如何用深度学习方法处理时间序列数据？请举例说明。

5. 面试官：你如何评估机器学习模型的性能？请列举常用的评估指标和它们的解释。

6. 面试官：如何解释随机森林（Random Forest）的工作原理？它在什么场景下表现良好？

7. 面试官：请描述深度学习中的梯度消失问题，以及避免梯度消失的方法。

8. 面试官：你如何在深度学习中处理过拟合问题？请列举几种常见的方法。

9. 面试官：解释生成对抗网络（GAN）的原理和应用，以及它们在计算机图像生成中的作用。

10. 面试官：请解释集成学习的概念，并说明它的优势和应用场景。