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摘要：我们探讨了机器学习模型在处理复杂数据集时面临的挑战和局限性。我们讨论了数据预处理的重要性，包括缺失值处理、特征选择和归一化等技术。随后，我们分析了模型过拟合的问题，并提出了几种缓解策略，如正则化、Dropout和模型融合。我们还讨论了如何通过集成学习提高模型的泛化能力。我们总结了研究成果，指出了未来的研究方向。

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