对于机器学习模型中存在的过拟合问题，常用的解决方法有：
1. 数据集扩大：采集更多的数据，并将其加入到模型进行训练，以减少模型对于训练数据的过度拟合。
2. 正则化：在损失函数中加入正则项，使得模型在学习过程中倾向于选择更加简单的模型参数，从而限制模型复杂度，减少过拟合。
3. 交叉验证：将数据集划分为多个子集，轮流将每个子集作为验证集，其余子集作为训练集，以减少模型对于某一特定数据集的过度拟合。
4. dropout：在训练过程中，随机从网络中删除一些神经元，以减少神经元之间的相互依赖，从而降低过拟合。
5. 集成学习：将多个模型的预测结果进行加权求和，从而表现出更好的泛化能力，减少过拟合。