异常com.ibatis.sqlmap.client.SqlMapClientBuilder

最新推荐文章于 2025-03-07 12:44:50 发布
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分类专栏： Ibatis spring 文章标签： ibatis spring spring3 classnotfoundexception
针对spring3整合ibatis时发生的异常错误： Caused by: java.lang.ClassNotFoundException:com.ibatis.sqlmap.client.SqlMapClientBuilder

提供处理思路：
1。看所有相关配置文件是存在错
2。ibatis.jar是否存在项目中
3。查看ibatis有关配置文件，检查自定义语句是否错误或不确定的
4。查看spring有关ibatis的配置

[b]注：如以上解决不了问提或有其他方法请留言。方便大家总结，尽快的解决问题。[/b]
谢谢。
批量爬取招聘网站【Boss直聘】上工作岗位的招聘信息
阿黎逸阳的博客
03-31 1373
爬取boss直聘上的工作岗位信息
XGBoost、SVM和随机森林方法训练模型
qq_16171663的博客
05-09 1057
使用XGBoost、SVM和随机森林方法训练模型，并保存各个模型的示例代码：import pandas as pd import xgboost as xgb from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error from sklearn.svm import SVR from sklearn.ensemble import RandomFor
机器学习方法在股指期货预测中的应_省略_SVM和XGBoost的比较分析_黄卿.pdf
11-19
机器学习方法在股指期货预测中的应_省略_SVM和XGBoost的比较分析_黄卿.pdf
手写数字识别——SVM和XGBOOST
东汄的博客
05-02 3342
下面是训练集和测试集的部分图像 SVM模型代码（进行了调参）： #!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd from sklearn import svm import matplotlib.colors import matplotlib.pyplot as plt f...
XGboost常见面试题总结（一）——About过拟合
最新发布
qq_43710593的博客
03-07 321
【代码】XGboost常见面试题总结。
LR、SVM、RF、GBDT、XGBoost和LightGbm比较
weixin_30299709的博客
12-10 7668
正则化 L1范数 蓝色的是范数的解空间,红色的是损失函数的解空间.L2范数和损失函数的交点处一般在坐标轴上,会使\(\beta=0\),当然并不一定保证交于坐标轴,但是通过实验发现大部分可以得到稀疏解. L2范数 蓝色的是范数的解空间;红色的是损失函数的解空间.当两个空间相交时得到目标函数的一个解. 增加了正则化项后,随着r的不断增加,原始的解空间会被不断压缩, 如果选择的\(\lambd...
python 机器学习XGBoost，SVM图像分类与数据预测分析
10-30 9648
逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。而对于逻辑回归而且，最为突出的两点就是其模型简单和模型的可解释性强。优点：实现简单，易于理解和实现；计算代价不高，速度很快，存储资源低+ 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高XGBoost是2016年由华盛顿大学陈天奇老师带领开发的一个可扩展机器学习系统。
rf框架的缺点_面向OfferGBDT、RF、SVM、XGBoost面试要点整理
weixin_39947501的博客
12-10 367
作者丨God_6838来源丨https://blog.youkuaiyun.com/God_68/article/details/81747297编辑丨西兰 对于经典机器学习算法，是所有从事相关工作者必须了解的，同时也是面试官经常提及的问题。下面我将与大家分享GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)、RF(Random Forest)、SVM(Suppo...
百面机器学习—11.集成学习（GBDT、XGBoost）面试问题总结
柳杰的博客
05-10 2263
文章目录1. 大小为N的样本集进行有放回抽样，样本N次有重复抽取被选中的概率是多少？2.集成学习分为哪几种？它们有何异同？3. 为什么很多集成学习模型都选择决策树作为基分类器？4.什么是偏差与方差？如何从减小方差和偏差的角度解释Boosting和Bagging的原理？4.1 什么是偏差与方差？4.2 如何从减小方差和偏差的角度解释Boosting和Bagging的原理？5.梯度提升树GBDT的基本原理是什么？5.1 为什么可以使用梯度近似代替残差？5.2 二分类问题的GBDT算法5.3 多分类问题的GBDT
算法知识点——（5）集成算法—GBDT详解
Lynqwest的博客
09-29 3881
目录 一、GBDT概述 二、GBDT算法思想 1. GB（Gradient boosting） 2.GBDT的变形和参数建议 3. 算法思想总结 4.GBDT的优缺点 三、GBDT回归算法 1. 回归算法 2. 回归实例 四、GBDT分类算法 1. 二元分类 2. 多元分类 3. 分类实例 五、常见问题 1. 随机森林和GBDT 的区别 2. Xgboost...
基础知识整理
fsafsg的博客
08-03 1585
@[T 机器学习 计算语义相似度：DSSM（Deep Structured Semantic Models，有监督），可解决query-doc结果对的召回问题（“快递软件”-“菜鸟裹裹”，“机票”-“携程”），已经语义顺序或细微不同的词引起的语义变化（小宝宝生病怎么办-狗宝宝生病怎么办，深度学习-学习深度） 把搜索引擎里的Query和Title转为低维向量。 输入层-----表示层（词袋模型，...
教你手推机器学习算法公式，理论+实战讲解SVM与XGBoost的应用
niuyunpang的博客
03-15 708
教你手推机器学习算法公式，理论+实战讲解SVM与XGBoost的应用 学习算法的过程，获得的不应该只有算法理论，还应该有乐趣和解决实际问题的能力！ 在当今的人工智能时代，相信大部分人都会关注深度学习技术，但请千万不要忽视对传统机器学习技术的理解。实际上，真正去从事AI工作的时候就会发现，对传统机器学习的依赖还是巨大的。如逻辑回归、随机森林、GBDT、XGBoost、SVM等模型仍然在非常多的应用中占有着不可忽视的地位。 SVM和XGBoost可以说是机器学习技术里最经典的两个模型了，面试中也是频频出现，但是
svm&xgboost 调参
qq_35542779的博客
03-25 340
SVC（C-Support Vector Classification）：支持向量分类 ---------------------------------------------------------SVC参数解释 （1）C: 目标函数的惩罚系数C，用来平衡分类间隔margin和错分样本的，default C = 1.0； （2）kernel：参数选择有RBF, Linear, Poly, Sigmoid, 默认的是"RBF"; （3）degree：if you choose 'Poly' in par
python机器学习模型DT/RF/SVM/XGBoost实现婴儿啼哭声纹识别
Together_CZ的博客
03-18 876
python机器学习模型DT/RF/SVM/XGBoost实现婴儿啼哭声纹识别
机器学习_常见算法比较模型效果(LR、KNN、SVM、NB、DT、RF、XGB、LGB、CAT)
weixin_42504788的博客
01-25 6217
机器学习_常见算法比较模型效果(LR、KNN、SVM、NB、DT、RF、XGB、LGB、CAT)
时间序列-异常检测（Anomaly Detection）（三）：机器学习方法【XGBoost、SVM、随机森林】
u013250861的博客
03-19 1513
对于机器学习方法，xgboost，随机森林及SVM这些都是可以用的，也没有说哪个模型好用，需要看具体的场景及实验，总之就是看效果说话。那么，用数据挖掘的方法关键在于特征工程，跟其他挖掘任务不同的是，时间序列的特征工程会使用滑动窗口，即计算滑动窗口内的数据指标，如最小值，最大值，均值，方差等来作为新的特征。 对于深度学习方法，循环神经网络RNN用的最多也适合解决这类问题，但是，卷积神经网络CNN，及新出的空间卷积网络TCN都是可以尝试的。 参考资料： 关于时间序列预测的一些总结 ......
XGBoost对比RandomForest、GBDT、决策树、SVM，XGB+LR精度还能提升
11-14 7102
目标： 对比各种模型，XGBoost直接判了RandomForest、GBDT、决策树、SVM等死刑，XGB+LR精度还能提升。 XGBoost：目前树模型的天花板，所有决策树中，XGBoost的精度最高，运行速度也还不错，所以竞赛中，结构化数据的比赛，基本都是用它了。 另外，实验表明，XGBoost+LR精度还能进一步提升。 学习内容： 模型对比 具体： 1、 比较在测试集上的AUC表现 2、 比较模型完成端到端训练预测的时间 3、 了解算法的优缺点 最终对比结果： 结果如下： 模型 测试精度
【精彩】为什么在实际的 kaggle 比赛中 gbdt 和 random forest 效果非常好？
10-21 8907
作者：马超 链接：https://www.zhihu.com/question/51818176/answer/127637712 来源：知乎 著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。 这是一个非常好，也非常值得思考的问题。换一个方式来问这个问题：为什么基于 tree-ensemble 的机器学习方法，在实际的 kaggle 比赛中效果非常好？ 通常，解释一个机器学习模型的
集成学习之GBDT、XGBOOST、RF
AcceptedLin的博客
07-15 3301
GBDT&&XGBOOST都属于GBM(GradientBoosting Machine)方法，传统GBDT以CART(分类回归树)作为基分类器，利用损失函数的负梯度方向在当前模型的值作为残差的近似值，可以说在RF的基础上又有进一步提升，能灵活的处理各种类型的数据，在相对较小的调参时间下，预测的准确度较高。XGBOOST基学习器除了树，还支持线性分类器；XGBOOST在代价函数中加...
GBDT XGBOOST面试题
03-03
### 关于GBDT和XGBoost的面试题目及答案解析 #### 1. GBDT 和 XGBoost 的主要区别是什么？ GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是一种迭代决策树算法，通过构建一系列弱分类器并逐步减少前一轮预测误差来进行学习。而 XGBoost 则是在 GBDT 基础上做了多项改进： - **正则化项**：XGBoost 显式加入了 L1 和 L2 正则化项来控制模型复杂度，从而提高泛化能力[^1]。 - **目标函数定义更灵活**：除了支持自定义损失函数外，还允许用户指定权重参数调整不同样本的重要性。 - **列采样机制**：类似于随机森林的做法，每次分裂节点时只考虑部分特征子集，有助于降低过拟合风险。 - **处理缺失值策略**：能够自动识别最优分割点位置，即使某些维度含有大量空缺数据也能正常工作。 ```python import xgboost as xgb from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import train_test_split # 创建模拟二元分类数据集 X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=2, n_redundant=10, random_state=7) # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.25, stratify=y, random_state=78) # 定义DMatrix对象用于加速计算效率 dtrain = xgb.DMatrix(X_train, label=y_train) dtest = xgb.DMatrix(X_test, label=y_test) ``` #### 2. 如何解释 XGBoost 中的目标函数？ XGBoost 的核心在于其独特设计的目标函数形式。该公式不仅包含了传统的加权平方误差成分，更重要的是额外增加了两项惩罚因子——L1 范数（绝对值之和）以及 L2 范数（平方和）。这种设置使得最终得到的结果更加平滑稳定，不容易受到极端异常点的影响[^2]。 具体而言，对于每一个叶子结点 i ，假设当前有 ni 条记录落入其中，则对应的增益 g_i 表达式如下所示: \[ \text{Gain}=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left[g_{i}-\bar{g}_{j}\right]}{\lambda+n_{t}}-\gamma \] 这里 gi 表示第 i 个实例对应的一阶导数值；λ 控制着 L2 正则强度大小；γ 决定了最小叶节点数目阈值。 #### 3. 当面对大规模稀疏矩阵作为输入时，为什么说 XGBoost 更适合解决这类问题而不是传统意义上的 GBDT? 这是因为相比于普通的 GBDT 方法，在遇到高维稀疏向量的情况下，XGBoost 展现出了更好的适应性和鲁棒性特点[^3]: - 支持内置的数据预处理功能可以直接读取 libsvm 格式的文件格式； - 提供了专门针对稀疏性的优化措施比如近似直方图算法； - 对于非常宽广但是密度很低的数据结构依然保持较高的运算速度而不至于耗尽物理内存资源。 #### 4. 在实际应用过程中如何调节 XGBoost 参数以达到最佳性能表现？ 调参是一个反复试验的过程，涉及到多个方面因素考量。以下是几个常用技巧帮助找到合适的配置方案[^4]: - `max_depth` : 设置最大树深，默认为6层。较小值可防止过拟合并加快收敛速率，但可能造成欠拟合现象发生。 - `eta` 或者说是 learning rate ：减小步长有利于获得更为精细的学习成果，不过会增加总的迭代次数需求。 - `subsample`: 每次建模之前先抽取一部分比例的数据参与本轮更新操作，以此方式增强整体稳定性。 - `colsample_bytree`, `colsample_bylevel`, `colsample_bynode`: 这些选项分别决定了每棵树、每一级乃至每个分支所使用的属性集合规模占比情况。 ---
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