对于解决过拟合问题，以下是可能的有效方法，并附有专业分析：

1. **A: 增加样本数量**
- **正确**
- 分析：增加样本数量可以帮助模型更好地理解数据的分布，从而降低过拟合风险。当模型在更多的数据上训练时，它更有可能捕捉到数据的真实特征，而不是仅仅记忆训练集中的噪音和特例。

2. **B: 增加特征数量**
- **错误**
- 分析：增加特征数量可能反而导致过拟合。更多的特征可能增加模型复杂度，使其容易对训练数据过度拟合，尤其在新增特征质量不高或是噪声时。

3. **C: 训练更多的迭代次数**
- **错误**
- 分析：训练更多的迭代次数通常会导致模型对训练集拟合得更好，但这不一定能提高模型对未见数据的性能，反而可能加剧过拟合。超过一定迭代次数后，模型可能开始过度学习训练数据中的噪声。

4. **D: 采用正则化方法**
- **正确**
- 分析：正则化（例如L1、L2正则化）增加了对模型复杂度的惩罚项，迫使模型权重保持较小，从而减少过拟合风险。这是一种常用且有效的控复杂度技术。

综上所述，正确答案是**A: 增加样本数量**和**D: 采用正则化方法**。这两种方法都有效地减少模型过拟合的风险。