机器学习实践中常见问题及解决方案包括数据缩放、模型过拟合等。数据缩放问题通常通过标准化或归一化处理解决，确保不同特征具有相似的尺度，避免某些特征对模型训练产生过大影响。模型过拟合问题通常通过使用交叉验证、正则化技术（如L1和L2正则化）、早停法或增加训练数据量来解决。这些方法有助于提高模型的泛化能力，减少对训练数据的过度拟合。