1. 面试官：为什么在监督学习中，标签的质量对模型的影响如此重要？

2. 面试官：推导出监督学习中支持向量机（SVM）的优化目标函数。

3. 面试官：在无监督学习中，如何评估聚类的性能？

4. 面试官：设计一个无监督学习算法，用于检测异常值。

5. 面试官：解释“聚类”的内在原理和实际应用场景。

6. 面试官：探讨监督学习与无监督学习的优缺点，并举例说明。

7. 面试官：如何在监督学习中处理类别不平衡的问题？

8. 面试官：设计一个监督学习模型，用于预测用户在电商平台上的购买行为。

9. 面试官：无监督学习与半监督学习有何异同？并举例说明其应用场景。

10. 面试官：解释主成分分析（PCA）的原理和主要应用领域。