机器学习项目中常见的致命错误包括：目标不明确、数据质量差、数据预处理不当、选择错误的模型、超参数调优不足、模型评估不完整、缺乏可解释性、部署策略不当、忽视用户反馈和缺乏持续维护。避免这些错误对项目成功至关重要。