1. 面试官：什么是特征缩放和标准化？请解释它们的作用和重要性。

2. 面试官：介绍一种特征缩放方法，并说明其在机器学习中的应用场景。

3. 面试官：对比特征缩放和标准化的优缺点，分析它们在不同数据集上的效果。

4. 面试官：如何处理特征中的异常值，以保证特征缩放和标准化的有效性？

5. 面试官：探讨在数据集中使用特征缩放和标准化的影响，以及与不使用的区别。

6. 面试官：什么情况下不建议使用特征缩放和标准化？请解释原因。

7. 面试官：谈谈特征缩放和标准化对于机器学习模型训练和性能的影响，以及在模型评估中的作用。

8. 面试官：基于非线性算法的特征缩放和标准化存在哪些挑战？如何克服这些挑战？

9. 面试官：分析特征缩放和标准化在深度学习模型中的应用和效果。

10. 面试官：设计一种新颖的特征缩放和标准化方法，并说明它的优势和适用条件。