1. 面试官：如何利用信息熵进行特征选择？

2. 面试官：介绍一种基于贝叶斯优化的模型调参方法。

3. 面试官：探讨特征选择与模型优化在大规模数据集上的挑战与解决方案。

4. 面试官：讨论特征选择与模型优化在稀疏数据集上的应用与技巧。

5. 面试官：如何结合遗传算法与深度学习进行特征选择与模型优化？

6. 面试官：详细阐述异步参数调整在特征选择与模型优化中的应用。

7. 面试官：探讨特征选择与模型优化中的噪声处理方法及其影响。

8. 面试官：如何使用自监督学习方法进行特征选择与模型优化？

9. 面试官：探讨特征选择与模型优化中的统计学习理论和概率建模。

10. 面试官：介绍一种面向非平稳数据特征选择与模型优化的方法。