ต้นไม้ตัดสินใจ
ในการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ต้นไม้ตัดสินใจ เป็นโมเดลทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ทำนายประเภทของวัตถุโดยพิจารณาจากลักษณะของวัตถุ บัพภายใน (inner node) ของต้นไม้จะแสดงตัวแปร ส่วนกิ่งจะแสดงค่าที่เป็นไปได้ของตัวแปร ส่วนบัพใบจะแสดงประเภทของวัตถุ
นิเวศวิทยา
ในโมเดลของการเลือกแบบ "r/K" ตัวแปรแรก "r" เป็นอัตราที่แท้จริงของการเพิ่มขึ้นตามธรรมชาติของขนาดของประชากรและตัวแปรที่สอง "K" เป็นขีดความสามารถในการรองรับประชากร สายพันธุ์ที่แตกต่างกันมีวิวัฒนาการด้านกลยุทธ์ของประวัติศาสตร์ชีวิตที่แตกต่างกันซึ่งกระจายไปตามความต่อเนื่องระหว่างแรงการเลือกทั้งสองนี้ สายพันธุ์ที่ถูกเลือกแบบ "r" เป็นสายพันธ์หนึ่งที่มีอัตราการเกิดสูง การลงทุนของพ่อแม่อยู่ในระดับต่ำ และอัตราของการเสียชีวิตก่อนโตเต็มที่ที่สูง วิวัฒนาการจะพอใจกับความสามารถมีบุตรในอัตราที่สูงของสายพันธุ์ที่ถูกเลือกแบบ "r" แมลงและสายพันธ์บุกรุกหลายชนิดจะแสดงออกถึงลักษณะทางพันธุกรรมที่ถูกเลือกแบบ "r" ในทางตรงกันข้ามสายพันธุ์ที่ถูกเลือกแบบ "K" มีอัตราการเกิดในระดับต่ำ การลงทุนของพ่อแม่ให้กับลูกในวัยหนุ่มสาวในระดับสูง และอัตราการตายในบุคคลที่เป็นผู้ใหญ่ในระดับต่ำ มนุษย์และช้างเป็นตัวอย่างของการแสดงลักษณะสายพันธุ์ที่ถูกเลือกแบบ "K" รวมถึงการมีอายุยืนยาวและมีประสิทธิภาพในการแปลงทรัพยากรให้มากขึ้นสำหรับลูกหลานไม่มากนัก