请解释一下机器学习中的过拟合现象，并列举两种常见的解决方法。请注意，答案需要分为两个段落，第一段解释过拟合现象，第二段说明解决方法。每个段落不少于5句话。※说明：此题要求均匀分布在两个段落中，避免一个段落过长或过短。
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过拟合是指在机器学习模型训练过程中，模型过于精细地学习了训练数据，以至于它不仅学到了数据中的有效信息，还包括了许多噪声和细节。这种情况下，模型在训练集上的表现将非常好，可能达到很高的准确率，但问题在于，这样的模型泛化能力差，对未见过的数据（如测试集）预测效果不佳。过拟合现象通常发生在模型参数过多或训练数据量不足的情况下，使得模型倾向于记住训练数据而不是从中抽取一般性的模式。在实际应用中，防止过拟合是机器学习项目中一个非常重要且不可或缺的步骤，因为训练模型的最终目标是能够在新数据上正常工作。
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