本文讨论了构建机器学习模型的挑战，特别是处理维度过高和数据稀疏的问题。它提出了四种缓解这些挑战的技术：特征选择、特征工程、降维和正则化。特征选择和工程分别涉及选择相关特征和创建新特征。降维减少了特征的空间，而正则化有助于防止过拟合。通过使用这些技术，数据科学家可以构建更准确且鲁棒的机器学习模型。 (注：系统自动识别，请以正文为准。)
标签： 人事考试信息
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