ต้นไม้ตัดสินใจ
ในการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ต้นไม้ตัดสินใจ เป็นโมเดลทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ทำนายประเภทของวัตถุโดยพิจารณาจากลักษณะของวัตถุ บัพภายใน (inner node) ของต้นไม้จะแสดงตัวแปร ส่วนกิ่งจะแสดงค่าที่เป็นไปได้ของตัวแปร ส่วนบัพใบจะแสดงประเภทของวัตถุ
ขั้นตอนวิธีมินิแมกซ์
ในการเลือกค่าเสียโอกาสนั้น ต้นไม้ค้นหาจะทำการค้นค่าเสียโอกาสที่สูงที่สุดมาจากใบ (leaf node) และตัดสินว่าเส้นทางนั้นเป็นเส้นทางที่ดีที่สุด สังเกตว่าเกมที่มีความซับซ้อนสูงอย่างหมากรุกหรือโกะจะไม่สามารถบันทึกทุกความเป็นไปได้ของทั้งเกมได้ทั้งหมดตั้งแต่ต้นเกม เพราะจะต้องบันทึกเยอะมาก หากแต่พอจะอ่านล่วงหน้าไปก่อนได้หลายตาเพื่อหาความได้เปรียบที่มากที่สุดไปเรื่อยๆจนไปจบที่ค่าอนันต์หรือลบอนันต์