1. 面试官：介绍特征缩放和标准化的概念，以及它们在机器学习中的重要性。

2. 面试官：探讨特征缩放和标准化在不同类型的特征数据（如连续型、类别型、文本型）上的适用性和方法。

3. 面试官：解释MinMaxScaler、StandardScaler和RobustScaler这三种不同的特征缩放方法的原理，并比较它们的优缺点。

4. 面试官：详细描述数据标准化过程中的零值和单位方差的计算方法，并说明它们对数据分布的影响。

5. 面试官：讨论特征缩放和标准化在不同机器学习算法（如线性回归、决策树、神经网络）中的影响和实际应用。

6. 面试官：从数学角度解释为什么特征缩放和标准化可以帮助提高机器学习模型的性能和收敛速度。

7. 面试官：探讨在特征缩放和标准化过程中可能出现的异常值处理方法，并解释为什么异常值对这些方法产生影响。

8. 面试官：介绍数据集划分前和划分后进行特征缩放和标准化的影响，以及在交叉验证过程中的注意事项。

9. 面试官：提出一种新的特征缩放和标准化方法，并说明它相对于传统方法的优势，以及在什么场景下更适用。

10. 面试官：讨论特征缩放和标准化在大规模数据集上的实施策略，以及针对性能和内存占用方面的优化方法。