1. 面试官：探讨特征缩放对不同机器学习模型的影响，以及如何选择合适的特征缩放方法。

2. 面试官：利用数学原理解释特征缩放方法（如标准化、归一化）对机器学习模型的作用和必要性。

3. 面试官：比较特征缩放与特征变换的区别，并说明它们在特征工程中的应用。

4. 面试官：设计一种自适应的特征缩放方法，该方法能够根据数据分布自动选择合适的缩放比例。

5. 面试官：研究特征缩放在深度学习模型中的作用，探讨在什么情况下特征缩放对深度学习模型更为重要。

6. 面试官：对于非线性数据，如何调整特征缩放方法以适应数据的分布特点？

7. 面试官：设计一种基于特征缩放的新型特征选择算法，该算法能够利用特征缩放后的信息来选择最相关的特征。

8. 面试官：讨论特征缩放方法在异常检测问题中的作用，以及如何通过特征缩放改进异常检测模型的性能。

9. 面试官：分析特征缩放方法在时间序列数据预处理中的挑战，并提出解决方案以应对时间序列数据的特殊性。

10. 面试官：探讨特征缩放对模型解释性和可解释性的影响，以及如何在特征缩放过程中保持模型的解释性。