1. 面试官：从统计学的角度解释特征缩放与归一化的重要性。

2. 面试官：探讨在不同机器学习算法中，特征缩放对模型训练和性能的影响。

3. 面试官：比较归一化和标准化的优缺点，并说明在数据预处理中何时选择使用哪种方法。

4. 面试官：描述在实际数据集中进行特征缩放时可能遇到的挑战，并提出相应的解决方案。

5. 面试官：使用案例或实际问题说明特征缩放在数据处理中的重要作用。

6. 面试官：解释数据标准化对PCA（主成分分析）的影响，并说明其在降维中的作用。

7. 面试官：讨论特征缩放在深度学习模型中的应用，并指出其对模型收敛和性能的影响。

8. 面试官：探究特征缩放在异常检测中的作用，并分析其在异常检测算法中的应用。

9. 面试官：描述特征缩放与归一化在时间序列数据分析中的重要性，并说明在不同时间序列模型中的应用。

10. 面试官：以大规模高维数据集为例，阐述特征缩放在数据存储和计算资源方面的重要性。