1. 面试官：介绍标准化与归一化的定义、作用、优缺点和应用场景。

2. 面试官：探讨标准化和归一化在不同机器学习算法中的适用性和影响，以及如何选择合适的方法。

3. 面试官：通过数学推导，详细解释标准化与归一化的数学原理和计算公式。

4. 面试官：谈谈标准化与归一化在深度学习模型中的作用和影响，以及针对深度学习的特定标准化方法。

5. 面试官：分析标准化与归一化在特征工程中的重要性，以及针对不同类型特征的处理策略。

6. 面试官：解释标准化与归一化对模型训练和收敛速度的影响，以及如何优化模型性能。

7. 面试官：比较不同标准化和归一化方法在图像处理中的效果和适用性，包括实际案例。

8. 面试官：探讨非线性数据的标准化和归一化方法，如何处理具有非线性分布的数据集。

9. 面试官：研究标准化与归一化在时间序列分析中的应用，以及针对时间序列数据的特定处理技巧。

10. 面试官：提出一种创新型的标准化与归一化方法，并探讨其在实际数据分析中的效果和优势。