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引言 在现代数据科学、机器学习领域，稀疏数据集是一个常见难题，在很多实际应用中，数据集往往存在大量缺失值或零值，这给模型训练带来极大挑战，如何有效地处理稀疏数据集中模型训练难题，变成不少研究者关注焦点，本文将深入探讨稀疏数据集特点、处理方法以及相关改良算法，并结合具体应用案例实行祥明分析。
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