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在机器学习中,暴力回归是一种简单直观的数据拟合方法,它通过调整模型参数来最小化预测值与实际值之间的差距。尽管这种方法在某些情况下能够提供良好的结果,但其局限性也比较明显,比如计算量大、容易过拟合等问题。