特征向量和特征值：如果某向量经过线性变换后仍然停留在其变换前的张成空间中，则称此类向量为特征向量；而特征值指的就是该特征向量被拉伸或压缩时的比例因子。也即可以这样理解它们，一个向量vv在矩阵变换AA下得到了一个新的向量AvAv，该向量等于将原来的向量vv缩放\lambdaλ倍，即

决策树（Decision Tree）：是一种机器学习算法，广泛应用于分类和预测分析等领域。它基于树形结构进行决策，通过向下遍历该树实现对数据的分类或预测。在决策树中，每个节点表示一个特征或属性，每个分支表示该特征的一个取值，而叶子节点则表示最终的分类或者预测结果例如在判断好瓜和坏瓜这个二分类问题上，通常会进行一系列的决策，我们可以认为色泽、根蒂、敲声是一个西瓜的三个特征，每次我们做出抉择都是基于这

特征向量和特征值：如果某向量经过线性变换后仍然停留在其变换前的张成空间中，则称此类向量为特征向量；而特征值指的就是该特征向量被拉伸或压缩时的比例因子。也即可以这样理解它们，一个向量vv在矩阵变换AA下得到了一个新的向量AvAv，该向量等于将原来的向量vv缩放\lambdaλ倍，即

数据类型。

一：考察关系代数表达式（1）说明先看投影放在外再看选择放在内注意符号（2）典型例题现有关系数据库如下：学生(学号，姓名，性别，专业、奖学金)课程(课程号，名称，学分)学习(学号，课程号，分数)1.检索“国际贸易”专业中获得奖学金的学生信息，包括学号、姓名、课程名和分数；2.检索学生成绩得过满分(100分)的课程的课程号、名称和学分；3.检索没有获得奖学金、同时至少有一门课程成绩在95分以上的学生信

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