การเรียนรู้ต้นไม้ตัดสินใจ เป็นโมเดลแบบใด?
การเรียนรู้ของเครื่อง
การเรียนรู้ต้นไม้ตัดสินใจ ใช้ต้นไม้ตัดสินใจในการสร้างโมเดลที่พยากรณ์ได้ ซึ่งจะเชื่อมโยงข้อมูลสังเกตการณ์เข้ากับข้อมูลปลายทาง
ความจำเชิงกระบวนวิธี
งานนี้แม้จะเป็นงานเรียนรู้โดยความน่าจะเป็น แต่ก็มีการให้ผู้ร่วมการทดลองแสดงด้วยว่า ใช้อะไรเป็นกลยุทธ์ในการไขปัญหา
คือเป็นงานที่อาศัยประชานแต่เกิดการเรียนรู้โดยกระบวนวิธี
เป็นงานที่ใช้สิ่งเร้าหลายแบบ (เช่นรูปร่างและสี) โดยมีการให้ไพ่พยากรณ์อากาศชุดหนึ่งกับผู้ร่วมการทดลอง ที่ประกอบด้วยรูปร่างและสีต่าง ๆ ซึ่งผู้ร่วมการทดลองต้องอาศัยในการพยากรณ์อากาศ
หลังจากผู้ร่วมการทดลองทำการพยากรณ์ก็จะได้รับข้อมูลป้อนกลับ (ว่าถูกผิดแค่ไหน) แล้วก็ให้ทำการจัดประเภทอาศัยข้อมูลป้อนกลับนั้น 
ยกตัวอย่างเช่น จะแสดงไพ่ชุดหนึ่งให้กับผู้ร่วมการทดลองเพื่อให้พยากรณ์ว่าชุดที่ให้นั้นแสดงว่าจะมีอากาศดีหรือไม่ดี
ผลอากาศจะเป็นอย่างไรจะเป็นไปตามกฏความน่าจะเป็นที่อาศัยไพ่แต่ละแผ่น
ผลงานวิจัยพบว่า คนไข้ภาวะเสียความจำสามารถเรียนรู้งานนี้ (คือยังมีการเรียนรู้โดยกระบวนวิธี) แต่จะมีปัญหาเกี่ยวกับเรียนรู้ในช่วงหลัง ๆ (ที่มีการเรียนรู้เกิน ~50 ครั้ง) เทียบกับกลุ่มควบคุม
บทนำวิวัฒนาการ
สาขาอณูอนุกรมวิธาน (molecular systematics) วัดความคล้ายคลึงกันของโมเลกุลเหล่านี้แล้วใช้ข้อมูลเพื่อแสดงว่า สิ่งมีชีวิตต่าง ๆ สัมพันธ์ทางวิวัฒนาการกันอย่างไร
ซึ่งช่วยสร้าง ต้นไม้ความสัมพันธ์ (relationship tree) เกี่ยวกับวิวัฒนาการของสิ่งมีชีวิตในโลก
และช่วยไขความสัมพันธ์ระหว่างสิ่งมีชีวิตที่มีบรรพบุรุษร่วมกันในอดีตที่ไกล จนกระทั่งไม่ปรากฏรูปร่างอะไร ๆ เหมือนกันภายนอก
การคัดเลือกพันธุ์เป็นการเพาะพันธุ์พืชและสัตว์เลี้ยงโดยเฉพาะ
มนุษย์เป็นผู้กำหนดว่า สัตว์หรือพืชไหนจะสืบพันธุ์ต่อไป และพืชสัตว์รุ่นลูกหน่วยไหนจะรอดชีวิต
ดังนั้น จึงเป็นผู้กำหนดยีนที่ถ่ายทอดต่อไปยังสิ่งมีชีวิตรุ่นต่อ ๆ ไป
การคัดเลือกพันธุ์โดยทำขึ้น (artificial selection) เช่นนี้มีผลสำคัญต่อวิวัฒนาการของสัตว์เลี้ยง
ยกตัวอย่างเช่น มนุษย์ได้สร้างสุนัขพันธุ์ต่าง ๆ โดยการคัดเลือกพันธุ์
ขนาดที่ต่างกันระหว่างสุนัขพันธุ์ชีวาวากับเกรตเดนเป็นผลของการคัดเลือกพันธุ์โดยทำขึ้น
และถึงแม้จะมีลักษณะร่างกายที่ต่างกันมาก สุนัขทั้งหมดก็วิวัฒนาการมาจากหมาป่าที่มนุษย์เริ่มไม่เกิน 15,000 ปีก่อนได้ปรับมาเป็นสัตว์เลี้ยง
เกณฑ์วิธีต้นไม้แบบทอดข้าม
ถ้า Switch มันตรวจสอบพบว่ามีการเปลี่ยนแปลงอะไรเกิดขึ้นภายใน Switch และถ้ามันมีค่า cost พอที่จะเปลี่ยนสถานะมาเป็น Designated port มันก็จะทำการเปลี่ยนสถานะจาก Blocking ไปจนถึง Forward port ตามสถานการณ์นั้นๆ port ที่ Blocking จะไม่ส่ง User ของมัน แต่จะมีการส่ง BPDU ส่งไปให้ Port ที่ Block แต่ข้อมูลของ User ไม่ส่ง ถ้าเกิด หายไปหรือเริ่มมีการผิดปกติ มันก็จะเปลี่ยนจาก มาเป็นทันที ถ้า หายไปในช่วงระยะเวลาหนึ่งมันก็จะเปลี่ยนเป็น ประมาณ 15 วินาที ถ้ามัน Listening แล้ว port นี้ต้องเปลี่ยนตัวเองไปอีก และมันก็จะเข้าสู่ Mode Learning มันก็จะดูว่ามีอะไรเกิดขึ้น ถ้าเกิดว่ายังไม่ได้รับ BPDU เข้ามามันก็จะ Learning ทันที ข้อมูลที่ส่งเข้ามาหาตัวมันก็จะเก็บที่ Mac Table ทันที เพื่อที่จะเก็บเป็นข้อมูลตั้งต้น พอผ่านมา 15 วินาทีมันก็จะเข้าสู่ Mode Forwarding ทันที Forward เป็นการส่งข้อมูล User ตามปกติ
ต้นไม้ (โครงสร้างข้อมูล)
ต้นไม้ถูกใช้ในการจัดการข้อมูลที่เปรียบเทียบกันได้ (comparable) อย่างรวดเร็วเช่น ตัวเลข หรือ การเรียงลำดับความสำคัญของข้อมูล เช่น การคำนวณที่มีวงเล็บ เป็นอาทิต้นไม้เป็นโครงสร้างที่เน้นข้อมูลที่เปรียบเทียบกันได้ (comparable) เช่นต้นไม้ค้นหา หรือมีลำดับความสำคัญเป็นขั้นตอน เช่นฮีป มักใช้ในการจัดการค้นหาอย่างรวดเร็วเป็น O (log n) หรือการจัดลำดับความสำคัญ เช่นการจัดนิพจน์ ซึ่งเรียงลำดับการทำงานโดยต้นไม้นิพจน์
การเรียนรู้ของเครื่อง
ในการเรียนรู้ด้วยความคล้ายนั้น เครื่องจะมีตัวอย่างของคู่ที่ถูกมองว่าคล้ายมากและคู่ที่ถูกมองว่าคล้ายน้อย เครื่องจะต้องหาฟังก์ชันความคล้ายออกมาที่สามารถทำนายได้ว่าวัตถุใหม่นั้นมีความคล้ายมากน้อยเพียงใด มักใช้ในระบบแนะนำ (recommendation system)
ต้นไม้ 2–3–4
2.ปมแบบ 3 (3-node) คือ ใน 1 node จะมี ข้อมูล 2 ตัว และมี child node ได้ 3 nodes
การปรับตัวเป็นสัตว์เลี้ยง
การปรับตัวเป็นสัตว์เลี้ยง (หรือ การทำให้เชื่อง) หรือ การปรับตัวเป็นไม้เลี้ยง
เป็นทฤษฎีวิทยาศาสตร์เกี่ยวกับความสัมพันธ์แบบพึ่งพาอาศัยกันระหว่างพืชหรือสัตว์ กับมนุษย์ผู้มีอิทธิพลในการดูแลรักษาและการสืบพันธุ์ของพวกมัน
เป็นกระบวนการที่ประชากรสิ่งมีชีวิตเปลี่ยนแปลงพันธุกรรมผ่านรุ่นโดยการคัดเลือกพันธุ์ (selective breeding) เพื่อเน้นลักษณะสืบสายพันธุ์ที่เป็นประโยชน์ต่อมนุษย์ โดยมีผลพลอยได้เป็นความเคยชินของสิ่งมีชีวิตต่อการพึ่งมนุษย์ ทำให้พวกมันสูญเสียความสามารถในการดำรงชีวิตอยู่ตามธรรมชาติ
การสืบเชื้อสายร่วมกัน
หลักฐานสำคัญอีกอย่างก็คือมันเป็นไปได้ที่จะสร้างต้นไม้วิวัฒนาการชาติพันธุ์ (phylogenetic trees) หรือ "พงศาวลี" ของสปีชีส์อย่างละเอียดลออ
ที่แสดงหมวดหมู่และบรรพบุรุษร่วมกันของสปีชีส์ที่ยังมีชีวิตอยู่ทั้งหมด
เช่น งานศึกษาปี 2553 วิเคราะห์ข้อมูลพันธุกรรมที่มีอยู่โดยใช้สถิติ
แล้วสร้างต้นไม้วิวัฒนาการชาติพันธุ์ ซึ่งแสดง "หลักฐานเชิงปริมาณที่เข้มแข็ง โดยการทดสอบแบบรูปนัย สำหรับความเป็นเอกภาพของชีวิต"
อย่างไรก็ดี มีนักวิชาการที่ไม่เห็นด้วยกับข้ออ้างว่าเป็น "การทดสอบแบบรูปนัย"
เพราะไม่พิจารณาวิวัฒนาการเบนเข้า แม้เจ้าของงานจะได้ตอบโต้ข้อคัดค้านการใช้คำนี้
ทั่วไปแล้ว ต้นไม้เยี่ยงนี้จะสร้างโดยใช้การเปรียบเทียบทางสัณฐานวิทยา เช่น รูปร่างที่ปรากฏ สภาพของเอ็มบริโอ เป็นต้น
แต่เร็ว ๆ นี้ ก็ยังสามารถสร้างต้นไม้ด้วยข้อมูลโมเลกุล คือเทียบความคล้ายความต่างของลำดับยีนและลำดับโปรตีน
วิธีการเหล่านี้ทั้งหมดแสดงผลที่คล้ายกันถึงแม้ความแตกต่างของยีนจะไม่มีผลต่อสัณฐานรูปร่างภายนอก
ความเข้ากันได้ของต้นไม้ที่สร้างโดยข้อมูลต่าง ๆ จึงเป็นหลักฐานที่เข้มแข็งของการสืบทอดเชื้อสายร่วมกันที่เป็นมูล
ต้นไม้ 2–3–4
1.ปมแบบ 2 (2-node) คือ ใน 1 node จะมี ข้อมูล 1 ตัว และมี child node ได้ 2 nodes
กลยุทธ์การจัดการเรียนรู้
กลยุทธ์การจัดการเรียนรู้ () คือทฤษฎีการเรียนรู้และการสอน รูปแบบการเรียนรู้และพัฒนารูปแบบการเรียนรู้ การบูรณาการเนื้อหาในกลุ่มสาระการเรียนรู้ การบูรณาการการเรียนรู้แบบรวม การใช้ กาารเลือก การผลิตสื่อ และพัฒนานวัตกรรมการเรียนรู้ที่ส่งเสริมผลการเรียนรู้ของผู้เรียน เทคนิคและวิทยาการการจัดการเรียนรู้ รอบรู้ในเนื้อหาวิชาที่สอนและกลยุทธ์การสอนเพื่อให้ผู้เรียน คิดวิเคราะห์ สังเคราะห์ สร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ ได้ปฏิสัมพันธ์ระหว่างครูกับผู้เรียนที่ส่งเสริมการพัฒนาศักยภาพของผู้เรียน การนำประมวลรายวิชามาจัดทำแผนการเรียนรู้รายภาค ปฏิบัติการออกแบบ แผนการจัดการเรียนรู้และการจัดการเรียนรู้แบบยึดผู้เรียนเป็นสำคัญ การพัฒนาการจัดการเรียนการสอนและสื่อการสอนสำหรับผู้เรียนในแต่ละระดับการศึกษาได้เหมาะสมกับวัยของผู้เรียน ผู้เรียนที่มีความสามารถแตกต่างกัน การประเมินผลการเรียน กิจกรรมที่ส่งเสริมผลการเรียนรู้ของผู้เรียนจากการประเมินผล ปฏิบัติการจัดการชั้นเรียนและสร้างสรรค์กิจกรรมเพื่อเสริมสร้างพลังอำนาจในการเรียนรู้และพัฒนาด้านอารมณ์ สังคม
การแทนความรู้
ในการอ่านหัวข้อนี้ถ้าผู้อ่านมีความรู้เรื่องโมเดลเชิงวัตถุ (object-oriented model) จะสามารถเข้าใจได้ดี เพราะเราสามารถมองความรู้ให้อยู่ในรูปของวัตถุและความสัมพันธ์ระหว่างวัตถุได้
งานศึกษาตามยาว
ประเภทต่าง ๆ ของการศึกษาตามยาวรวมทั้งงานศึกษาตามรุ่น (cohort study) และ panel study 
งานแบบแรกสุ่มตัวอย่างจากคนในรุ่น ซึ่งกำหนดเป็นกลุ่มบุคคลที่ประสบเหตุการณ์อย่างหนึ่ง (ปกติคือการเกิด) ในช่วงระยะเวลาหนึ่ง แล้วติดตามศึกษาเป็นระยะ ๆ
ส่วนงานแบบที่สองสุ่มตัวอย่างตามขวาง คือจากทั้งกลุ่มประชากร แล้วสำรวจข้อมูลต่าง ๆ เป็นระยะ ๆ
การเรียนรู้ของเครื่อง
ซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน เป็นหนึ่งในวิธีการเรียนรู้แบบมีผู้สอน ใช้เพื่อการการแบ่งประเภทข้อมูลและการวิเคราะห์การถอดถอย เมื่อมีข้อมูลฝึกมาให้และแต่ละข้อมูลถูกจัดอยู่ในประเภทใดประเภทหนึ่งจากสองประเภท ซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีนจะสร้างแบบจำลองที่สามารถพยากรณ์ได้ว่าตัวอย่างใหม่นี้จะตกอยู่ในกลุ่มใด
ต้นไม้ตัดสินใจ
เมื่อตัวแปรต้นมีค่าต่อเนื่องจำเป็นที่จะต้องมีการแบ่งค่าต่อเนื่องออกมาเป็นช่วงๆแบบไม่ต่อเนื่อง ซึ่งไม่ต่อเนื่องทำให้สามารถประมวลผลได้ด้วยต้นไม้การตัดสินใจ แต่หากต้องการข้อมูลนำเขาและส่งออกที่ต่อเนื่องจริงๆจำเป็นที่จะต้องใช้วิธีอื่นๆ เช่น ข่ายงานประสาทเทียม (Neural Network)
ต้นไม้ 2–3–4
ตัวเลข 2 3 และ 4 บอกถึงรูปแบบของ node ที่ใช้ใน tree มี 3 แบบ ดังนี้
ต้นไม้ (โครงสร้างข้อมูล)
ต้นไม้ () เป็น แบบชนิดข้อมูลนามธรรม ประเภทหนึ่ง มีลักษณะการเรียงเป็นกิ่งก้านสาขาแตกแขนงออกไป จะไม่มีวงวน (loop) โยงในสมาชิกตัวต่างๆ 
โดยสมาชิกจะถูกเก็บไว้ในประเภทข้อมูลชนิดวัตถุ (Object) หรือโครงสร้าง (Structure) เรียกว่าปม (node) ซึ่งจะมีตัวแปรซึ่งเก็บตัวชี้ (Pointer) ไปยังปมอื่นๆได้
ต้นไม้สเปลย์
ปมของ splay treeนั้นจะไม่แตกต่างจากปมของต้นไม้ค้นหาทวิภาคแบบปกติเลย นี่เป็นจุดเด่นอีกอย่างหนึ่งของ splay tree ซึ่งไม่ต้องใช้การเก็บข้อมูลเสริมในปม ในการจัดการกับการช่วยประกันความเร็วของการบริการ แต่ตัวต้นไม้นอกจากที่จะต้องเก็บรากแล้ว ยังต้องเก็บการจัดเรียงตัวเพื่อใช้ในการหมุนปมด้วย
พื้นที่สงวนชีวมณฑลสวนสัก-ห้วยทาก
สมควรคงไว้ซึงระบบนิเวศที่สมบูรณ์ เป็นแหล่งศึกษาการเปลี่ยนแปลงธรรมชาติ ตลอดจนการศึกษาการเปลี่ยนแปลงของธรรมชาติ ตลอดจน เป็นการศึกษารูปแบบการใช้ที่ดินตามจารีต ประเพณีของท้องถิ่น นอกจากนี้ พื้นที่แห่งนี้ยังเป็นต้นน้ำลำธารที่สำคัญของแม่น้ำยม เป็นแหล่งผลิตเมล็ดพันธุ์ไม้หลายชนิด โดยเฉพาะเมล็ดไม้สัก เป็นป่าสาธิตในด้านการทำป่าไม้ในอดีต (ปัจจุบัน ได้ดำเนินการตามโครงการ ป่าต้นแบบเพื่อการจัดการป่าไม้แบบยั่งยืน) เป็นสถานที่ฝึกอบรมผู้บริหารและนักวิจัยป่าไม้ และยังเป็นแหล่งศึกษาวิจัยเพื่อเป็นต้นแบบ ในการสนับสนุนการพัฒนาระดับท้องถิ่นระดับชาติและระดับโลก
มหาวิทยาลัยมหิดล วิทยาเขตกาญจนบุรี
D - Determination แน่วแน่ทำ กล้าตัดสินใจ
การเรียนรู้ของเครื่อง
ศาสตร์ด้านการเรียนรู้ของเครื่องเติบโตไปพร้อมๆกับปัญญาประดิษฐ์ ในความจริงนั้น การเรียนรู้ของเครื่องมีมาตั้งแต่ยุคแรกๆของปัญญาประดิษฐ์ นักวิทยาศาสตร์หลายคนสนใจการสร้างเครื่องจักรที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลได้ จึงเริ่มทดลองวิธีการหลายๆอย่าง ที่เด่นชัดสุดคือ โครงข่ายประสาทเทียม และในเวลาต่อมา ได้มีการคิดค้นโมเดลเชิงเส้นทั่วไปจากหลักการทางสถิติศาสตร์ ไปจนถึงการพัฒนาวิธีการให้เหตุผลตามหลักความน่าจะเป็น โดยเฉพาะในการประยุกต์ด้านการวินิจฉัยโรคอัตโนมัติ
ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาค
ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาค () เป็นโครงสร้างข้อมูล ซึ่งใช้โครงสร้างต้นไม้ในการทำต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคต่างจากต้นไม้แบบทวิภาคตรงที่ส่วนของต้นไม้ด้านซ้ายของข้อมูลใดๆ จะน้อยกว่าข้อมูลนั้น และส่วนของต้นไม้ด้านขวาของข้อมูลใดๆ จะมากกว่าข้อมูลนั้นเสมอ ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคสร้างขึ้นมาเพื่อให้เติมลบ หรือหาได้ง่าย สำหรับข้อมูลที่เปรียบเทียบกันได้ 
ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคมักใช้ในการทำโครงสร้างข้อมูลชนิดอื่นๆต่อไป
การทำไม้
การตัดไม้เฉพาะที่มีมูลค่าสูงและทิ้งไม้ที่มีมูลค่าต่ำกว่า โดยมักเป็นต้นที่เป็นโรคหรือผิดรูปผิดส่วน มักเรียกว่าเป็น การเลือกชั้นคุณภาพสูง (high grading) บางครั้งเรียก การทำไม้ระบบเลือกตัด (selective logging) และมักสับสนกับการเลือกตัด (selection cutting) การปฏิบัติจัดการขึ้นกับการทำสัดส่วนต้นไม้
โครงสร้างข้อมูลเซตไม่มีส่วนร่วม
ป่าไม้เซตไม่มีส่วนร่วมเป็นโครงสร้างข้อมูลซึ่งจะใช้โครงสร้างข้อมูลต้นไม้ในการแทนแต่ละเซต และโครงสร้างข้อมูลต้นไม้นี้ก็จะจัดเก็บโดยใช้รูปแบบ Spaghetti stack กล่าวคือแต่ละจุดยอดจะโยงไปยังพ่อของตัวมัน ป่าไม้เซตไม่มีส่วนร่วมได้มีการคิดค้นโดย 
Bernard A. Galler และ Michael J. Fischer ใน พ.ศ. 2507 โดยที่การวิเคราะห์ประสิทธิภาพของโครงสร้างข้อมูลนี้อย่างละเอียดตามมาหลังจากนั้นหลายปี
อคติที่เกิดจากการเลือกตัวอย่าง
ความเอนเอียงนี้สัมพันธ์กับ
เกณฑ์วิธีต้นไม้แบบทอดข้าม
เกณฑ์วิธีต้นไม้แบบทอดข้าม () หรือ เอสทีพี เป็นตัวช่วยในการหาเส้นทาง หรือ Spanning Tree Protocol หน้าที่ของมันคือ ช่วยป้องกันการเกิด loop ได้ และก็ช่วยเสริมให้มีเส้นทางสำรอง เช่น สมมุติว่าเรามีจุดหมายปลายทางอยู่จุดหนึ่งแล้วเส้นทางนี้เกิดมีปัญหาทำให้ระบบใช้งานไม่ได้เลย ก็ทำให้ระบบทั้งหมดมีปัญหาไปด้วย ตัว Spanning Tree มันก็จะมีระบบช่วยป้องกันไม่ให้ระบบหยุดการทำงาน ถ้าเส้นทางหนึ่งมีปัญหาก็สามารถไปใช้เส้นทางอื่นได้ Redundancy ของ Spanning Tree มันทำให้ระบบมีเสถียรภาพ เพราะใช้ตลอดเวลาก็ไม่ Down ถึงแม้เส้นทางใดเส้นทางหนึ่งใช้ไม่ได้ก็ตาม Spanning tree ก็จะมีเส้นทางขึ้นมาใช้แทนโดยรวมทำให้มีเสถียรภาพมากขึ้นเพื่อป้องกันการเกิดลูป (loop) ในเน็ตเวิร์ก (network) อุปกรณ์สวิทช์ (switch) ทั้งหมดในเน็ตเวิร์ก จะต้องแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างกัน เพื่อกำหนดจุดอ้างอิงเดียวกันในการป้องกันลูป ซึ่งจุดอ้างอิงที่ว่านี้เรียกว่ารูทบริดจ์ (หรือรูทสวิตช์ Root Switch)
ในกระบวนการเลือกรูทบริดจ์นี้สวิตช์ทุกตัวจะอาศัยบริดจ์ไอดี ซึ่งเป็นค่าเฉพาะตัวของสวิทช์แต่ละตัวเป็นเงื่อนไขในการเลือก โดยค่าบริดจ์ไอดีมีขนาด 8 ไบต์ (byte) แบ่งออกเป็น 2 ส่วนได้แก่
การเรียนรู้แบบมีผู้สอน
การเรียนรู้แบบมีผู้สอน () เป็นเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งสร้างฟังก์ชันจากข้อมูลสอน () ข้อมูลสอนประกอบด้วยวัตถุเข้า (มักจะเป็น เวกเตอร์) และผลที่ต้องการ ผลจากการเรียนรู้จะเป็นฟังก์ชันที่อาจจะให้ค่าต่อเนื่อง (จะเรียกวิธีการว่า การถดถอย -- regression) หรือ ใช้ทำนายประเภทของวัตถุ (เรียกว่า การแบ่งประเภท -- classification) ภารกิจของเครื่องเรียนรู้แบบมีผู้สอนคือการทำนายค่าของฟังก์ชันจากวัตถุเข้าที่ถูกต้องโดยใช้ตัวอย่างสอนจำนวนน้อย (training examples -- คู่ของข้อมูลเข้าและผลที่เป็นเป้าหมาย) โดยเครื่องเรียนรู้จะต้องวางนัยทั่วไป (generalize) จากข้อมูลที่มีอยู่ไปยังกรณีที่ไม่เคยพบอย่างมีเหตุผล (ดู )
ต้นไม้ตัดสินใจ
เมื่อเราสามารถบอกความดีของตัวแปรต้นได้จึงสามารถนำไปช่วยในการหาต้นไม้การตัดสินใจด้วย ID3 ได้โดยมีกระบวนการดังนี้นำมาเขียนเป็นรหัสเทียม (pseudo code) ได้ดังนี้ โดยยกตัวอย่างมาเฉพาะกรณีที่ตัวแปรตามมีแค่เพียงใช่กับไม่ใช่เท่านั้น
ต้นไม้ตัดสินใจ
เมื่อ
ต้นไม้คาร์ทีเซียน
แนวคิดนี้ถูกนำมาใช้โดย Seidel & Aragon (1996) ซึ่งแนะนำให้ใช้ตัวเลขสุ่มเป็นลำดับความสำคัญ โครงสร้างข้อมูลที่เกิดจากการเลือกแบบสุ่มนี้เรียกว่า treap เนื่องจากมีการรวมโครงสร้างการค้นหาแบบไบนารีและคุณลักษณะกองกองไบนารี แทรกเข้าไปใน treap อาจทำได้โดยการใส่กุญแจใหม่เป็นใบของต้นไม้ที่มีอยู่เลือกลำดับความสำคัญของมันแล้วดำเนินการดำเนินการหมุนเวียนต้นไม้ตามเส้นทางจากโหนดไปยังรากของต้นไม้เพื่อซ่อมแซมการละเมิดใด ๆ ทรัพย์สินกองที่เกิดจากการแทรกนี้; การลบในทำนองเดียวกันสามารถทำได้โดยจำนวนคงที่ของการเปลี่ยนแปลงไปยังต้นไม้ตามด้วยลำดับของการหมุนตามเส้นทางเดียวในต้นไม้
ต้นไม้นิพจน์ทวิภาค
3. หากตัวที่อ่านได้เป็น Operator (ตัวดำเนินการ) ให้ทำการ pop ข้อมูลออกจาก Stack 2 ครั้ง เนื่องจาก Operator ใช้เป็น Binary Operator (Operator 1 ตัว ต้องการ Operand 2 ตัว) ซึ่งจะได้ trees "T" และ "T" ("T" นำออกก่อน) แล้วให้นำมาสร้างเป็น tree ใหม่ที่มีราก (root) เป็นตัว operator และมี left และ right children เป็น "T" และ "T" ตามลำดับ จากนั้นให้ใส่ tree ใหม่นี้กลับลง stack
ศึกษาสำนึก
โดยส่วนใหญ่ เราสามารถสร้างและยกตัวอย่างปัญหาเป็นพิเศษให้กับวิธีแบบศึกษาสำนึก และเป็นกรณีที่ทำให้วิธีแบบศึกษาสำนึกให้คำตอบที่ผิด หรือทำงานอย่างเชื่องช้าได้ แต่อย่างไรก็ตาม เนื่องจากโครงสร้างของปัญหาตัวอย่างนั้นเป็นกรณีที่พิเศษมากๆ ซึ่งโดยทั่วไปแล้วมีโอกาสเกิดขึ้นได้น้อย หรือ อาจไม่เกิดขึ้นเลย ดังนั้นเราจึงพบเห็นการนำวิธีแบบศึกษาสำนึกไปใช้แก้ปัญหาในโลกจริงอยู่ทั่วไป
การค้นหาแบบทริปเพิลเอสสตาร์
แนวคิดของ SSS* นี้จะเป็นไปในลักษณะการค้นหาแบบกว้าง ซึ่งมีความคล้ายคลึงกับขั้นตอนวิธีของขั้นตอนวิธีเอสตาร์ ในที่นี้ SSS* จะมีแนวคิดพื้นฐานอยู่บนต้นไม้ของคำตอบ (solution tree) โดยทั่วไปต้นไม้ของคำตอบนี้จะสามารถเกิดจากต้นไม้ของเกม โดยการลดจำนวนของกิ่งในแต่ละปมที่เป็น MAX ให้เหลือ 1 กิ่ง (ปม Max ที่ว่านี้หมายถึงปมที่มีโอกาสชนะในการเล่นเกม ซึ่งในที่นี้จะเกี่ยวข้องกับ ) แล้วเราจะได้แนวทางการแก้ไขปัญหาที่ดีที่สุดสำหรับปม MAX เนื่องจากเป็นการปรับปม MAX สำหรับทุกลำดับของการเล่นที่เป็นไปได้ซึ่งเกิดจากการเล่นของฝ่ายตรงข้าม
ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคที่มีโครงสร้างปรับสมดุลเองได้
formula_2
ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคที่มีโครงสร้างปรับสมดุลเองได้
โครงสร้างข้อมูลที่นิยมในการอิมพลีเมนต์ต้นไม้ลักษณะนี้ยกตัวอย่างเช่น ต้นไม้เอวีแอล, ต้นไม้แดงดำ, ต้นไม้สเปลย์ เป็นต้น
ต้นไม้ตัดสินใจ
ซึ่งจากการนิยามเอนโทรปีข้างต้น ทำให้เราสามารถนิยามลักษณะของตัวแปรต้นที่ดีได้ โดยตัวแปร A จะเป็นตัวแปรต้นที่ดีก็ต่อเมื่อหากว่าแบ่งข้อมูลตัวอย่าง (Example) ออกเป็นชุดๆมีจำนวนชุดตามจำนวนค่าของ A ที่เป็นไปได้เพื่อให้แต่ละกรณี (Instance) ในชุดนั้นมีค่า A เพียงค่าเดียวและค่าเฉลี่ยของเอนโทรปีของชุดข้อมูลที่ถูกแบ่งออก (partition) มานั้นต่ำที่สุด เรียกค่าคาดหวังของการลดลงของเอนโทรปีหลังจากข้อมูลถูกแบ่งด้วย A ว่าเกนความรู้ของ A นิยามโ้ดย
การเรียนรู้เชิงลึก
นักวิจัยด้านการเรียนรู้ของเครื่องได้เสนอสถาปัตยกรรมการเรียนรู้หลายแบบบนหลักการของการเรียนรู้เชิงลึกนี้ ได้แก่ โครงข่ายประสาทเทียมแบบลึก (Deep Artificial Neural Networks) โครงข่ายประสาทเทียมแบบสังวัตนาการ (Convolutional Neural Networks) โครงข่ายความเชื่อแบบลึก (Deep Belief Networks) และโครงข่ายประสาทเทียมแบบวนซ้ำ (Recurrent Neural Network) ซึ่งมีการนำมาใช้งานอย่างแพร่หลายในทางคอมพิวเตอร์วิทัศน์ การรู้จำเสียงพูด การประมวลผลภาษาธรรมชาติ การรู้จำเสียง และชีวสารสนเทศศาสตร์
ต้นไม้แบบที
ในสาขาวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ ต้นไม้แบบที (T-tree) เป็นโครงสร้างข้อมูลประเภท ต้นไม้ทวิภาค ที่ถูกใช้เป็น ฐานข้อมูลหน่วยความจำหลัก () เช่น , , , และ Kairos
กาลานุกรมต้นไม้
กาลานุกรมต้นไม้ ( มาจากภาษากรีกว่า , "dendron", "ต้นไม้"; , "khronos", "เวลา"; และ , "-logia") หรือ tree-ring dating เป็นวิธีการวัดหาอายุทางวิทยาศาสตร์โดยการวิเคราะห์รูปแบบวงเติบโตของต้นไม้ เทคนิคนี้ได้รับการพัฒนาขึ้นมาครั้งแรกระหว่างช่วงครึ่งแรกของศตวรรษที่ 20 จากความคิดแรกเริ่มของ A. E. Douglass นักดาราศาสตร์ผู้ก่อตั้งห้องปฏิบัติการวิจัยวงเติบโตของต้นไม้ที่มหาวิทยาลัยแอริโซนา Douglass ได้ค้นหาความเข้าใจในรอบของจุดดับบนดวงอาทิตย์และให้เหตุผลเอาไว้ได้อย่างถูกต้องว่าการเปลี่ยนแปลงในพฤติกรรมของดวงอาทิตย์จะมีผลต่อรูปแบบภูมิอากาศบนโลกซึ่งได้ถูกบันทึกไว้ในรูปแบบของวงเติบโตของต้นไม้ (กล่าวคือ จุดดับบนดวงอาทิตย์ → ภูมิอากาศ → วงเติบโตของต้นไม้) เทคนิคทางกาลานุกรมต้นไม้นี้สามารถหาอายุของวงเติบโตต้นไม้จากไม้หลายชนิดเป็นปีปฏิทินได้อย่างแม่นยำของปีที่วงเติบโตเกิดขึ้น
การศึกษา
การศึกษาทางเลือกเป็นการศึกษาที่มีความแตกต่างจากการศึกษาในกระแสหลัก โดยยึดความต้องการของชุมชนในท้องถิ่นเป็นหลัก ใช้กระบวนการสอนที่มีความหลากหลายรูปแบบ และหยิบยกปรัชญาการศึกษาหลายๆปรัชญาเข้ามาประยุกต์ใช้ โดยการศึกษาในรูปแบบนี้ถือได้ว่าเป็นการศึกษาที่เป็นอุดมคติ และลดบทบาทของการจัดการศึกษาในรูปแบบของโรงเรียนลง สำหรับการจัดการศึกษาทางเลือกนั้นมีทั้งรูปแบบที่เรียนในโรงเรียนการศึกษาทางเลือก โฮมสคูล รวมไปถึงรูปแบบอันสคูลลิ่ง สำหรับโรงเรียนการศึกษาทางเลือกในประเทศไทยยกตัวอย่างเช่น โรงเรียนรุ่งอรุณ เป็นต้น
ต้นไม้และ–หรือ
ต้นไม้ (อังกฤษ: Tree) เป็น แบบชนิดข้อมูลนามธรรม ประเภทหนึ่ง มีลักษณะการเรียงเป็นกิ่งก้านสาขาแตกแขนงออกไป จะไม่มีวงวน (loop) โยงในสมาชิกตัวต่างๆ โดยสมาชิกจะถูกเก็บไว้ในประเภทข้อมูลชนิดวัตถุ (Object) หรือโครงสร้าง (Structure) เรียกว่าปม (node) ซึ่งจะมีตัวแปรซึ่งเก็บตัวชี้ (Pointer) ไปยังปมอื่นๆได้ต้นไม้ถูกใช้ในการจัดการข้อมูลที่เปรียบเทียบกันได้ (comparable) อย่างรวดเร็วเช่น ตัวเลข หรือ การเรียงลำดับความสำคัญของข้อมูล เช่น การคำนวณที่มีวงเล็บ เป็นต้น
ความจำเชิงกระบวนวิธี
ผลงานวิจัยในปี ค.ศ. 2006 ช่วยอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างความจำเชิงกระบวนวิธี การเรียนรู้ และสภาพพลาสติกของไซแนปส์ในระดับโมเลกุล
งานวิจัยหนึ่งใช้สัตว์เล็ก ๆ ที่ไม่มีแฟ็กเตอร์การถอดรหัส (transcription factor) ตระกูล CREB ในระดับที่ปกติเพื่อตรวจดูการประมวลข้อมูลใน striatum ในระหว่างการเรียนรู้แบบต่าง ๆ 
แม้ว่าจะยังไม่เป็นที่เข้าใจกันดี ผลงานทดลองแสดงว่า การทำงานของ CREB ที่ไซแนปส์จำเป็นเพื่อที่จะเชื่อมต่อการเรียนรู้ (acquisition) กับการเก็บ (storage) ของความจำเชิงกระบวนวิธี
ต้นไม้เซกเมนต์
ต้นไม้เซกเมนต์ หรือ Segment Tree เป็นโครงสร้างข้อมูลชนิดหนึ่งมีลักษณะเป็นต้นไม้ทวิภาค (Binary Tree)  ที่มีจุดเด่นในการเก็บ และ ถามข้อมูลเป็นช่วงมีขนาดคงที่ เมื่อโครงสร้างของข้อมูลถูกสร้างขึ้น โครงสร้างของไฟล์จะไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ แต่สามารถปรับปรุงค่าของโหนดได้
ต้นไม้แบบทวิภาค
ต้นไม้ทวิภาค () ในศาสตร์คอมพิวเตอร์ เป็นโครงสร้างข้อมูลแบบต้นไม้ซึ่งแต่ละปมมีปมลูกได้ไม่เกิน 2 ปม โดยแยกออกเป็นปมด้านซ้าย และปมด้านขวา ปมที่มีปมลูก เรียกว่า ปมพ่อแม่ และปมลูกอาจมีรีเฟอร์เรนซ์ไปยังปมพ่อแม่ของมัน ในโครงสร้างแบบต้นไม้จะมีปม ๆ หนึ่งเป็นปมบรรพบุรุษของทุกปม เราเรียกปมนี้ว่าปมราก การเข้าถึงปมทุกปมในโครงสร้างแบบต้นไม้ทำได้โดยเริ่มต้นจากปมราก และใช้รีเฟอร์เรนซ์ของปมนั้นท่องไปตามปมลูกด้านซ้ายและด้านขวาของมัน ต้นไม้ที่มีเฉพาะปมราก เรียกว่าต้นไม้ว่าง (null tree) ในต้นไม้ทวิภาค กิ่งหรือดีกรีของทุก ๆ ปมมีค่ามากที่สุดได้ไม่เกิน 2 ต้นไม้ที่มีปมจำนวน 'n' ปมจะมีกิ่งได้ไม่เกิน 'n-1' กิ่ง 
ต้นไม้ทวิภาคมักใช้สำหรับต้นไม้ค้นหาทวิภาค (binary search trees) และฮีพทวิภาค (binary heaps)
ต้นไม้แบบทอดข้าม
ถ้าต้นไม้ formula_1 เป็นกราฟย่อยของกราฟ formula_2 และเซ็ตของจุดยอดของ formula_1 เท่ากับเซ็ตของจุดยอดของ formula_2 เราจะกล่าวว่าต้นไม้ formula_1 นั้น ทอดข้าม (spanning) formula_2 และเรียก formula_1 ว่า ต้นไม้ทอดข้าม ของ formula_2
ต้นไม้ 2–3
โหนดภายในเป็นโหนด 3 หากมีองค์ประกอบข้อมูลสองชุดและมีลูกสามคน
ต้นไม้แบบบี
จำนวนกิ่ง(หรือปมลูก) จากปมนั้นจะมีมากกว่าจำนวนคีย์ในปมอยู่ 1 ในต้นไม้แบบ 2-3 ปมภายในอาจเก็บหนึ่งคีย์ (โดยมีปมลูก 2 ปม) หรือมี 2 คีย์ (โดยมีปมลูก 3 ปม) บางครั้งต้นไม้แบบีถูกอธิบายโดยใช้พารามิเตอร์ (d + 1) - (2d+1) หรือโดยใช้ลำดับกิ่งที่สูงที่สุด (2d + 1)
ต้นไม้ตัดสินใจ
การจัดการกับตัวแปรต้นที่มีค่าต่อเนื่อง
การเรียน
การเรียนรู้ หมายถึง การได้รับความรู้ พฤติกรรม ทักษะ คุณค่า หรือความพึงใจ ที่เป็นสิ่งแปลกใหม่หรือปรับปรุงสิ่งที่มีอยู่ และอาจเกี่ยวข้องกับการสังเคราะห์สารสนเทศชนิดต่าง ๆ ผู้ประมวลทักษะของการเรียนรู้เป็นได้ทั้งมนุษย์ สัตว์ และเครื่องจักรบางชนิด ความก้าวหน้าในการเรียนรู้เมื่อเทียบกับเวลามีแนวโน้มเป็นเส้นโค้งแห่งการเรียนรู้ (learning curve)
ต้นไม้ตัดสินใจ
โดยสำหรับต้นไม้การตัดสินใจที่มีผลลัพธ์เป็นแค่เพียงค่าตรรกะ (boolean) ใช่กับไม่ใช่เหมือนกับที่ยกมาตอนต้นของบทความนั้น จะมีเอนโทรปีคือ
กาลานุกรมต้นไม้
เพื่อที่จะกำจัดความแปรผันโดดๆที่ผิดปรกติในวงเติบโตของต้นไม้ นักกาลานุกรมต้นไม้จะทำการหาค่าเฉลี่ยในความกว้างของวงเติบโตต้นไม้จากหลายๆตัวอย่างเพื่อที่จะสร้างประวัติของวงเติบโต กระบวนการนี้เรียกว่าการสร้างจำลอง (replication) ประวัติของวงเติบโตหนึ่งๆที่ไม่ทราบเวลาเริ่มต้นและเวลาสิ้นสุดจะเรียกว่ากาลานุกรมลอย (floating chronology) ซึ่งสามารถยึดโยงได้ด้วยการเปรียบเทียบลักษณะโดยการเชื่อมโยงรูปแบบกับกาลานุกรมอื่นๆที่รู้ช่วงเวลา ได้มีการยึดโยงในกาลานุกรมอย่างเต็มรูปแบบย้อนหลังกลับไปได้มากกว่า 10,000 ปีสำหรับต้นโอ๊คแม่น้ำ (river oak) ในเยอรมนีใต้ (จากแม่น้ำเมนและแม่น้ำไรน์) ได้มีการยึดโยงในกาลานุกรมอย่างเต็มรูปแบบอีกตัวอย่างหนึ่งซึ่งย้อนหลังกลับไปได้ถึง 8,500 ปีสำหรับสนไพน์บริสเทิลโคนทางตะวันตกเฉียงใต้ของสหรัฐอเมริกา (ไวต์เมาเทนส์ แคลิฟอร์เนีย). นอกจากนี้ลำดับกาลานุกรมจากการศึกษากาลานุกรมต้นไม้ทั้งสองแห่งนี้ได้รับการศึกษาเปรียบเทียบยืนยันกับการหาอายุโดยวิธีเรดิคาร์บอนแล้ว
ในปี 2004 ได้มีการสร้างเส้นกราฟปรับชดเชยค่าอายุ (calibration curve) "INTCAL04" ขึ้นมาใหม่ ที่ถูกนำไปใช้ปรับชดเชยค่าอย่างเป็นสากลย้อนหลังกลับไปได้ถึง 26,000 ปีก่อนปัจจุบันจากค่าที่ได้รับการยอมรับทั่วโลกของชุดข้อมูลวงเติบโตต้นไม้และตะกอนทะเล
ต้นไม้ตัดสินใจ
ซึ่งในกระบวนการตัดแต่งนั้นจะพิจารณาบัพในต้นไม้ว่าหากตัดบัพใดทิ้งแล้วความแม่นยำใน validating set ไม่ลดลงก็จะตัดทิ้งและจะตัดไปเรื่อยๆจนกว่าจะไม่สามารถตัดทิ้งตามเงื่อนไขได้อีก
การแบ่งประเภทข้อมูล
ในวิทยาการคอมพิวเตอร์ การแบ่งประเภทข้อมูล () เป็นปัญหาพื้นฐานของการเรียนรู้แบบมีผู้สอน โดยปัญหาคือการทำนายประเภทของวัตถุจากคุณสมบัติต่าง ๆ ของวัตถุ ซึ่งการเรียนรู้แบบมีผู้สอนจะสร้างฟังก์ชันเชื่อมโยง ระหว่างคุณสมบัติของวัตถุ กับประเภทของวัตถุจากตัวอย่างสอน แล้วจึงใช้ฟังก์ชันนี้ทำนายประเภทของวัตถุที่ไม่เคยพบ เครื่องมือหรือขั้นตอนวิธีที่ใช้สำหรับการแบ่งประเภทข้อมูลเช่น โครงข่ายประสาทเทียม ต้นไมตัดสินใจ
ศึกษาสำนึก
สำหรับปัญหาเส้นทางสั้นที่สุด (s) นั้น วิธีแบบศึกษาสำนึกจะกำหนดให้ "การศึกษาสำนึก" เป็น ฟังก์ชันศึกษาสำนึก , formula_1 อยู่บนปม (s) ของต้นไม้สำหรับค้น (), ซึ่งทำงานโดยการประมาณค่าของวิถี() สั้นที่สุดหรือมีค่าน้อยสุด จากปมปัจจุบันไปยังปมเป้าหมาย () วิธีการศึกษาสำนึกใช้ใน เช่น การค้นหาของที่ดีที่สุดเชิงละโมบ หรือ และ การค้นหาเอสตาร์ สำหรับเป็นผู้เลือกหรือตัวตัดสินใจเลือกปมที่ดีที่สุดก่อนการค้นหาปมต่อไป. การค้นหาของที่ดีที่สุดเชิงละโมบ (Greedy best-first search) จะเลือกปมที่มีค่าน้อยที่สุดสำหรับฟังก์ชันศึกษาสำนึก ส่วน เอสตาร์ (A*) จะค้นหาปมที่มีค่าน้อยที่สุดจากสมการ formula_2, โดยที่ฟังก์ชัน formula_3 คือ ค่าที่แท้จริง (exact cost) สำหรับเส้นทางจาก สถานะกำหนดเริ่มต้น (initial state) มายังสถานะปัจจุบัน. และโดยที่ฟังก์ชัน formula_1 จะส่งค่าประมาณการศึกษาสำนึกที่ยอมรับได้ นั่นคือ ถ้าฟังก์ชัน formula_1 เป็นค่าประมาณที่ไม่เคยประมาณมากกว่าค่าจริงจนถึงเป้าหมาย (goal) — สำหรับกรณีนี้เอสตาร์ (A*) ได้มีการพิสูจน์แล้วว่าได้ผลเฉลยที่เหมาะที่สุดเสมอ ()
การเรียนรู้ของเครื่อง
การเรียนรู้ของเครื่อง () เป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่พัฒนามาจากการศึกษาการรู้จำแบบ เกี่ยวข้องกับการศึกษาและการสร้างอัลกอริทึมที่สามารถเรียนรู้ข้อมูลและทำนายข้อมูลได้ อัลกอริทึมนั้นจะทำงานโดยอาศัยโมเดลที่สร้างมาจากชุดข้อมูลตัวอย่างขาเข้าเพื่อการทำนายหรือตัดสินใจในภายหลัง แทนที่จะทำงานตามลำดับของคำสั่งโปรแกรมคอมพิวเตอร์
ลักษณะบุคลิกภาพใหญ่ 5 อย่าง
สไตล์การเรียนรู้ได้คำพรรณนาว่าเป็น "วิธีการที่อยู่ได้นานเกี่ยวกับการคิดและการประมวลข้อมูล"
แม้ว่าจะไม่มีหลักฐานว่าบุคลิกภาพเป็นตัวกำหนดสไตล์การคิด แต่ว่าสไตล์การคิดก็อาจจะสัมพันธ์กับลักษณะบุคลิกภาพใหญ่ 5 อย่าง
แม้ว่าจะไม่มีมติส่วนใหญ่เกี่ยวกับสไตล์การเรียนรู้ แต่ก็มีข้อเสนอหลายอย่าง
งานวิจัยปี 1997 (Smeck, Ribicj, and Ramanaih) กำหนดสไตล์การเรียนรู้เป็น 4 อย่าง คือ
ต้นไม้ตัดสินใจ
ID3 นั้นสร้างต้นไม้การตัดสินใจจากบนลงล่างด้วยการถามว่าลักษณะใด (ขอใช้คำว่าลักษณะแทนตัวแปรต้น) ควรจะเป็นรากของต้นไม้การตัดสินใจต้นนี้ และถามซ้ำๆไปเรื่อยๆเพื่อหาต้นไม้ทั้งต้นด้วยการเขียนโปรแกรมด้วยความสัมพันธ์แบบเวียนเกิด () โดยในการเลือกว่าลักษณะใดดีที่สุดนั้นดูจากค่าของลักษณะเรียกว่าเกนความรู้ (Information gain)
ก่อนที่จะรู้จักเกนความรู้จะต้องนิยามค่าหนึ่งที่ใช้บอกความไม่บริสุทธิ์ของข้อมูลก่อน เรียกว่าเอนโทรปี (Entropy) โดยนิยามเอนโทรปีของต้นไม้การตัดสินใจในตัวในเซตของตัวอย่าง S คือ E (S) ดังนี้
เทคโนโลยีการศึกษา
ปัจจัยที่กำหนดทิศทาง
ต้นไม้แบบที
ปมที่มีต้นไม้ย่อย () สองต้น เรียกว่า "ปมภายใน" (internal nodes) ปมที่ไม่มีต้นไม้ย่อย เรียกว่า "ปมใบ" (leaf nodes) และปมที่มีต้นไม้ย่อยเพียงแต่ต้นเดียว เรียกว่า "ปมครึ่งใบ" (half-leaf nodes) ปมจะถูกเรียกว่า "ปมขอบเขต" (bounding node) สำหรับค่าหนึ่ง ถ้าค่านั้นอยู่ระหว่างค่าน้อยสุดและมากสุดของปมนั้น
ค่าที่มากที่สุดในต้นไม้ย่อยซ้ายของแต่ละปมภายใน เรียกว่า "ขอบเขตล่างมากสุด" (greatest lower bound) ค่าที่น้อยที่สุดในต้นไม้ย่อยขวาของแต่ละปมภายใน เรียกว่า "ขอบเขตบนน้อยสุด" (least upper bound) ซึ่งค่าทั้งสองนี้จะอยู่ที่ปมใบหรือปมครึ่งใบเสมอ ปมใบและปมครึ่งใบสามารถมีจำนวนข้อมูลได้ตั้งแต่หนึ่งจนถึงขนาดของแถวลำดับข้อมูล แต่จำนวนข้อมูลขั้นต่ำและมากสุดของปมภายในจะถูกกำหนดไว้ล่วงหน้าแล้ว
ถ้ามีการเพิ่มปมใหม่ ต้นไม้อาจจำเป็นต้องปรับสมดุล (rebalanced) จะอธิบายด้านล่างต้นไม้แบบทีจะดำเนินการบนพื้นฐานของ ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคที่มีโครงสร้างปรับสมดุลเองได้ () โดยเฉพาะตามที่บทความของ Lehman และ Carey ได้อธิบายไว้ว่าต้นไม้แบบทีจะปรับสมดุลเหมือนกับต้นไม้เอวีแอล ที่ว่ามันจะไม่สมดุลเมื่อปมลูกมีความสูงต่างกันอย่างน้อยสองระดับ กรณีนี้จะเกิดขึ้นหลักจากทำการเพิ่มหรือลบปม ซึ่งหลังจากทำการเพิ่มหรือลบปมแล้ว ต้นไม้จะถูกตรวจจากใบไปยังราก ถ้าตรวจพบว่าไม่สมดุลก็จะทำหนึ่งหรือสองครั้ง ทำให้สามารถประกันได้ว่าต้นไม้จะสมดุลเสมอ
ต้นไม้ 2–3–4
- ถ้าไม่ใช่ลงไปที่ child node ของ node นั้น และเริ่มทำ step 1 ใหม่
การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน
การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน () เป็นเทคนิคหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่อง โดยการสร้างโมเดลที่เหมาะสมกับข้อมูล การเรียนรู้แบบนี้แตกต่างจากการเรียนรู้แบบมีผู้สอน คือ จะไม่มีการระบุผลที่ต้องการหรือประเภทไว้ก่อน การเรียนรู้แบบนี้จะพิจารณาวัตถุเป็นเซตของตัวแปรสุ่ม แล้วจึงสร้างโมเดลความหนาแน่นร่วมของชุดข้อมูล
ต้นไม้คาร์ทีเซียน
ในวิทยาการคอมพิวเตอร์ต้นไม้คาร์ทีเซียน (อังกฤษ : ) เป็นต้นไม้ไบนารีที่ได้จากลำดับของตัวเลข มันสามารถกำหนดได้ไม่ซ้ำกันจากคุณสมบัติที่เป็น heap-ordered และการ แบบสมมาตร (ตามลำดับ) ของต้นไม้จะส่งกลับลำดับเริ่มต้น แนะนำโดย Vuillemin (1980) ในบริบทของโครงสร้างข้อมูลการค้นหาช่วงทางเรขาคณิต ต้นไม้คาร์ทีเซียนยังถูกนำมาใช้ในการนิยามโครงสร้างข้อมูล Tree Treap และ Randomized Binary Search Tree สำหรับปัญหาการค้นหาแบบไบนารี ต้นไม้คาร์ทีเซียน สำหรับลำดับอาจจะสร้างในเชิงเส้นเวลาโดยใช้ขั้นตอนวิธี stack - based สำหรับการค้นหาค่าที่เล็กที่สุดใกล้ที่สุดในลำดับ
ลักษณะบุคลิกภาพใหญ่ 5 อย่าง
ตามงานวิจัยในปี 2011 ความเปิดรับประสบการณ์สัมพันธ์กับสไตล์การเรียนรู้ เช่น การวิเคราะห์โดยสังเคราะห์และการเรียนเป็นระบบ ที่บ่อยครั้งนำไปสู่ความสำเร็จทางการเรียนและการได้เกรดที่สูงกว่า
และเพราะว่า ความพิถีพิถันและความเปิดรับประสบการณ์ เป็นตัวพยากรณ์สไตล์การเรียนทั้ง 4 นี่แสดงนัยว่า บุคคลที่มีลักษณะต่าง ๆ เช่น วินัย ความมุ่งมั่น และความอยากรู้อยากเห็น มีโอกาสสูงกว่าที่จะใช้วิธีการเรียนทั้ง 4 อย่าง
ความพิถีพิถันและความยินยอมเห็นใจ สัมพันธ์กับสไตล์การเรียนทั้ง 4 อย่าง เทียบกับ neuroticism ที่สัมพันธ์ในเชิงผกผันกับสไตล์ทั้ง 4
นอกจากนั้นแล้ว ความสนใจต่อสิ่งภายนอกและความเปิดรับประสบการณ์ สัมพันธ์กับการประมวลแบบขยายเพิ่มเท่านั้น และ ความเปิดรับประสบการณ์โดยลำพังมีสหสัมพันธ์กับความสำเร็จการศึกษาที่ดี
ลักษณะบุคลิกภาพใหญ่ 5 อย่าง
เมื่อใช้ทั้ง 4 สไตล์ในการเรียน แต่ละอย่างก็น่าจะทำให้เรียนได้เก่งขึ้น
แบบจำลองนี้ยืนยันว่า นักเรียนนักศึกษาจะพัฒนาสไตล์การเรียนเป็นแบบประมวลข้อมูลอย่างตื้น ๆ (agentic/shallow processing) โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อให้สอบได้ดี หรือเป็นแบบประมวลข้อมูลอย่างลึกซึ้ง (reflective/deep processing)
ผู้ที่ประมวลข้อมูลอย่างลึก บ่อยครั้งพิถีพิถัน เปิดรับความคิด และสนใจสิ่งภายนอกมากกว่า เปรียบเทียบกับผู้ประมวลข้อมูลอย่างตื้น ๆ
การประมวลข้อมูลอย่างลึก สัมพันธ์กับวิธีการเรียนที่เหมาะสม (คือเป็นการเรียนอย่างเป็นระบบ) และความสามารถที่ดีกว่าในการวิเคราะห์ข้อมูล (การวิเคราะห์โดยสังเคราะห์และแบบขยายเพิ่ม) เทียบกับผู้ประมวลข้อมูลอย่างตื้น
หน้าที่หลักของสไตล์การเรียน 4 อย่างนี้ เป็นดังต่อไปนี้
โครงสร้างข้อมูลเซตไม่มีส่วนร่วม
วิธีแรก เรียกว่า "union by height" ใช้แนวคิดว่าให้นำต้นไม้ที่มีความสูงต่ำกว่าไปต่อต้นไม้ที่มีความสูงมากกว่าเสมอเหมือนแนวคิดของ "weighted-union heuristic" ด้วยวิธีนี้จะทำให้ต้นไม้มีความสูงเพิ่มขึ้นก็ต่อเมื่อนำต้นไม้ที่มีความสูงเท่ากันพอดีมายูเนียนกัน และความสูงจะเพิ่มเพียงแค่ 1 ด้วย ดังนั้นเนื่องจากสามารถมีการ"ยูเนียน"ได้เพียง log "n" ครั้ง ความสูงของต้นไม้จึงเป็น log "n" ด้วย ส่งผลให้การดำเนินการทั้ง"ค้นหา" และ"ยูเนียน" ในแต่ละครั้งใช้เวลา O(log "n") สามารถเขียนเป็นรหัสเทียมได้ดังนี้
เกณฑ์วิธีต้นไม้แบบทอดข้าม
บริดจ์ไอดีเป็นพารามิเตอร์หนึ่งใน BPDU ที่สวิตช์แลกเปลี่ยนกัน เพื่อใช้ในการกำหนดว่า สวิตช์ใดจะทำหน้าที่เป็นรูทบริดจ์ในเน็ตเวิร์กนั้นๆ
ร็อบ บรูเนีย
ร็อบ บรูเนีย มีแนวโน้มที่จะเป็นผู้นำสำหรับเยาวชน เขาได้ร่วมกับ กอร์ ฟาน เวเกอร์เดน ออกแบบวิธีการศึกษาสำหรับการเรียนรู้ทางหมากรุก ที่เรียกว่า สตัพเพนเมทอเดอ (ขั้นตอนวิธีการ) วิธีนี้ได้ใช้ในโรงเรียนหลายแห่ง รวมถึงสโมสรและสันทนาการในระดับนานาชาติ
พันธุ์ป่า
หลักการว่าด้วยการมีอยู่ของไวลด์ไทป์มีประโยชน์ในการศึกษาสิ่งมีชีวิตต้นแบบเช่นแมลงวันผลไม้ "Drosophila melanogaster" ซึ่งลักษณะปรากฎ (ฟีโนไทป์) บางอย่างของแมลงวันนี้ เช่น สีตา หรือรูปร่างปีก สามารถถูกเปลี่ยนแปลงโดยการเกิดการกลายพันธุ์ในรูปแบบต่างๆ ได้ เช่น การมีตาสีขาว การมีร่องที่ปีก เป็นต้น อัลลีลที่เป็นไวลด์ไทป์จะถูกกำหนดด้วยสัญลักษณ์ "+" ที่ด้านบน
ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคที่มีโครงสร้างปรับสมดุลเองได้
ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคที่มีโครงสร้างปรับสมดุลเองได้มีประโยชน์อย่างมากสำหรับโครงสร้างข้อมูลที่ต้องการเรียงลำดับอยู่ตลอดเวลา (เมื่อใส่ข้อมูลใหม่เข้าไปก็สามารถใส่ได้อย่างรวดเร็ว) ตัวอย่างเช่นแถวคอยลำดับความสำคัญ หรือนำมาใช้เป็นแถวลำดับแบบจับคู่หรือพจนานุกรม โดยใส่แต่ละคู่ (คีย์-ข้อมูล) ลงไปในต้นไม้แล้วเรียงลำดับตามค่าคีย์ ดังที่ได้กล่าวมาจะเห็นได้ว่าลักษณะคุณประโยชน์ของต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคที่มีโครงสร้างปรับสมดุลเองได้นั้นจะคล้ายคลึงกับตารางแฮช
ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคที่มีโครงสร้างปรับสมดุลเองได้
แต่หากไม่มีการปรับสมดุลของต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคแล้ว จะมีบางกรณีที่ทำให้ความสูงของต้นไม้มีค่าเท่ากับจำนวนปม ยกตัวอย่างเช่นหากใส่ข้อมูลที่ผ่านการเรียงลำดับเข้าไปในต้นไม้แล้ว ลักษณะของต้นไม้จะดูเหมือนกับรายการโยงที่มี n ปมเสียมากกว่า ในเชิงเปรียบเทียบหาก n = 1,000,000 ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคที่ไม่ได้ปรับสมดุลอาจมีความสูงถึง 1,000,000 เปรียบเทียบกับต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคที่ปรับสมดุลเพื่อลดความสูงแล้วนั้นจะมีความสูงไม่เกิน formula_3
แอลฟาโกะ
ตั้งแต่ปี ค.ศ. 2016 ขั้นตอนวิธีของแอลฟาโกะใช้การรวมกันของการเรียนรู้ของเครื่องและเทคนิคการคำนวณแบบการค้นหาต้นไม้ รวมกับการฝึกแบบกว้าง ทั้งจากการเล่นของมนุษย์และคอมพิวเตอร์ มันใช้การคำนวณแบบการค้นหาต้นไม้มงเต การ์โล ที่นำโดย "เครือข่ายคุณค่า" และ "เครือข่ายนโยบาย" ซึ่งดำเนินการโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบลึก จำนวนจำกัดของการตรวจจับคุณลักษณะเฉพาะเกมก่อนการประมวลผล (ตัวอย่างเช่น เพื่อเน้นว่าการเดินตรงกับรูปแบบนากาเดะ) ได้นำมาใช้กับอินพุตก่อนที่จะถูกส่งไปยังโครงข่ายประสาทเทียม
ต้นไม้ 2–3–4
ต้นไม้ 2-3-4 (2-3-4 tree) มีโครงสร้างเหมือนกับ ต้นไม้แดงดำ(red-black trees) เพราะ ต้นไม้แดงดำประยุกต์แนวคิดมาจาก ต้นไม้ 2-3-4 ซึ่งทุกๆ ต้นไม้ 2-3-4 จะมี ต้นไม้แดงดำ อย่างน้อย 1 ต้นกับ data element ในอันดับเดียวกัน แล้วการเพิ่มและลบข้อมูลของ 2-3-4 trees ที่ทำให้แต่ละ node ขยาย แยก หรือรวมกัน ก็เหมือนกับการสลับสีและการหมุนของ node ใน red-black trees และการจะ implement 2-3-4 trees ในการเขียนโปรแกรมมักจะยาก เพราะมีกรณีเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับการทำงานของต้นไม้แบบนี้เยอะ ส่วนใหญ่จึงหันไปใช้ red-black trees แทนเพราะ implement ได้ง่ายกว่า
ต้นไม้บีเค
ต้นไม้ BK เป็นต้นไม้เมตริกที่แนะนำโดย Walter Austin Burkhard และ Robert M. Keller ที่ปรับให้เหมาะกับพื้นที่เมตริกแบบไม่ต่อเนื่อง สำหรับความเรียบง่ายให้เราพิจารณาเมตริกแบบไม่ต่อเนื่อง จำนวนเต็ม {\ displaystyle d (x, y)} d (x, y) จากนั้น ต้นไม้บีเคมีการกำหนดในลักษณะดังต่อไปนี้ มีการเลือกองค์ประกอบตามอำเภอใจ a เป็นโหนดราก โหนดรากอาจมี subtrees เป็นศูนย์หรือมากกว่า ทรีย่อย k-th สร้างขึ้นใหม่จากทุกองค์ประกอบ b เช่น {\ displaystyle d (a, b) = k} d (a, b) = k ต้นไม้บีเคสามารถใช้สำหรับการจับคู่สายโดยประมาณในพจนานุกรม
ต้นไม้แบบที
เหตุผลหลักน่าจะเป็นเพราะว่าสมมติฐานแบบเดิมที่บอกว่าอัตราการเข้าถึงแคชและหน่วยความจำหลักเท่ากันใช้ไม่ได้อีกต่อไป เนื่องจากในปัจจุบันอัตราการเข้าถึงแคชจะเร็วกว่าหน่วยความจำหลักมาก
การค้นหาแบบทริปเพิลเอสสตาร์
สมมติให้มีต้นไม้สถานะของเกมมาให้แล้ว SSS* จะทำการค้นหาผ่านทางช่องว่างของส่วนหนึ่งของต้นไม้ของคำตอบ และทำการพิจารณาต้นไม้ย่อยต่างๆ และค่อยๆ ขยายขนาดของต้นไม้ย่อยๆ นั้นจนกระทั่งสามารถสร้างต้นไม้ของคำตอบเพียงต้นเดียวที่มีราก (root) ร่วมกัน และค่า Minimax นั้นยังคงค่าเดิมของต้นไม้ที่รับมา ในที่นี้ SSS* จะไม่พิจารณาปมที่ alpha-beta pruning จะทำการตัด และ SSS* อาจจะตัดกิ่งของปมที่ alpha-beta ไม่ได้ทำการตัด ซึ่ง George Stockman เห็นว่าขั้นตอนวิธี SSS* นี้น่าจะเป็นขั้นตอนวิธีที่ดีกว่า alpha-beta pruning อย่างไรก็ตาม Steve Rozen และ Judea Pearl ได้แสดงให้เห็นว่าจำนวนของตำแหน่งที่จะทำการบันทึกข้อมูลของ SSS* เมื่อเปรียบเทียบกับ alpha-beta แล้วจะเห็นว่ามันมีขอบเขตที่จำกัด และโดยทั่วไปนั้นอาจจะไม่พอที่จะเพิ่มทรัพยากรอื่นๆ
การเรียนรู้เชิงลึก
ส่วนการตีความด้วยหลักความน่าจะเป็นนั้น มีแนวคิดมาจากการเรียนรู้ของเครื่อง เสนอขึ้นครั้งแรกโดยเจฟฟรีย์ ฮินตัน โยชัว เบนโจ ยานน์ เลอคุน และเยอร์เกน ชมิดฮูเบอร์ นักวิทยาศาสตร์ผู้บุกเบิกสาขาการเรียนรู้เชิงลึกยุคใหม่ แนวคิดนี้จะเน้นการปรับโครงสร้างการเรียนรู้เชิงลึกด้วยการหาโมเดลค่าที่ดีที่สุด (optimization) ที่ดีทั้งสำหรับข้อมูลการสอน (training) และข้อมูลการทดสอบ (testing) ทั้งนี้ การอนุมานด้วยความน่าจะเป็นนั้นจะมองว่า activation nonlinearity นั้นเป็นฟังก์ชันการกระจายแบบสะสม (Cumulative distribution function) ทำให้เกิดเทคนิคการใช้ dropout เป็นตัวควบคุม (regularizer) สำหรับโครงข่ายประสาทเทียม
ต้นไม้แบบทอดข้าม
ต้นไม้ทอดข้าม หรือ ต้นไม้แผ่ทั่ว () หมายถึง กราฟย่อยซึ่งมีลักษณะเป็นต้นไม้และมีทุกจุดยอดของกราฟเป็นจุดยอดทุกจุดของต้นไม้ด้วย การหาต้นไม้ทอดข้ามในกราฟใดๆ โดยเฉพาะต้นไม้ทอดข้ามน้อยสุด เป็นปัญหาที่พบบ่อยในวิทยาการคอมพิวเตอร์รูปแบบหนึ่ง
การศึกษาตามแผน
แผนภาพแสดงจุดเริ่มต้นและทิศทางการดำเนินงานของงานศึกษามีกลุ่มควบคุม (case-control study) เทียบกับงานศึกษาตามรุ่น
ในงานศึกษามีกลุ่มควบคุม เริ่มต้นจากข้อมูลการเกิดโรค จะมีการตรวจสอบและการวิเคราะห์เพื่อหาเหตุของโรค
ส่วนในงานศึกษาตามรุ่น เริ่มต้นจากสมมุติฐานของโรค 
จะมีการสังเกตดูสาร (หรือเงื่อนไข) ที่เป็นสมมุติฐานของโรคสัมพันธ์กับอุบัติการณ์ของโรค
การศึกษาตามแผน หรือในอนาคต (prospective) จะศึกษาการเกิดของโรคในอนาคต ส่วนการศึกษาย้อนหลัง (retrospective) จะศึกษาการเกิดของโรคที่มีแล้ว
ต้นไม้เซกเมนต์
1. แบบสอบถาม
ขั้นตอนวิธีโบรน-เคอร์โบสท์
กราฟในตัวอย่างมีความเสื่อมเป็น 2 ซึ่งหนึ่งในการลำดับที่เป็นไปได้คือ 6,4,3,1,2,5 ถ้าเป็นแบบที่มีการลำดับจุดยอดของขั้นตอนวิธีโบรน-เคอร์โบสท์ จะได้ต้นไม้ของการเรียกเป็นดังนี้
ปรากฏการณ์การวางกรอบ
มีงานศึกษาหลายงานที่แสดงว่า หนุ่มสาวจะทำการตัดสินใจที่มีความเอนเอียงน้อยกว่าผู้ใหญ่อายุมาก
เพราะว่า พวกเขาตัดสินใจโดยตีความตามรูปแบบของเหตุการณ์
และสามารถใช้กลยุทธ์การตัดสินใจที่ดีกว่า ที่ต้องใช้ทรัพยากรทางประชาน เช่นทักษะต่าง ๆ ที่ต้องใช้ความจำใช้งาน (working-memory)
เทียบกับผู้ใหญ่อายุมาก ผู้จะทำการตัดสินใจอาศัยปฏิกิริยาที่เกิดขึ้นทันทีต่อการได้หรือการเสีย
การศึกษาตามแผน
prospective cohort (งานศึกษาตามรุ่นตามแผน) จะกำหนดกลุ่มการทดลองก่อนที่จะเริ่มดำเนินการ ในขณะที่ retrospective cohort (งานศึกษาตามรุ่นย้อนหลัง) ซึ่งก็คืองานศึกษาตามรุ่นตามประวัติ จะกำหนดกลุ่มหลังจากที่ได้ข้อมูลแล้ว
ตัวอย่างของงานศึกษาตามรุ่นย้อนหลังก็คือ ""Long-Term Mortality after Gastric Bypass Surgery (อัตราความตายระยะยาวหลังจาก Gastric Bypass Surgery)"" 
และ The Lothian Birth Cohort Studies (ซึ่งศึกษาความเสื่อมทางประชานที่เป็นไปตามวัย)
ขั้นตอนวิธีมินิแมกซ์
ในการเลือกค่าเสียโอกาสนั้น ต้นไม้ค้นหาจะทำการค้นค่าเสียโอกาสที่สูงที่สุดมาจากใบ (leaf node) และตัดสินว่าเส้นทางนั้นเป็นเส้นทางที่ดีที่สุด สังเกตว่าเกมที่มีความซับซ้อนสูงอย่างหมากรุกหรือโกะจะไม่สามารถบันทึกทุกความเป็นไปได้ของทั้งเกมได้ทั้งหมดตั้งแต่ต้นเกม เพราะจะต้องบันทึกเยอะมาก หากแต่พอจะอ่านล่วงหน้าไปก่อนได้หลายตาเพื่อหาความได้เปรียบที่มากที่สุดไปเรื่อยๆจนไปจบที่ค่าอนันต์หรือลบอนันต์
ต้นไม้ตัดสินใจ
ต้นไม้การตัดสินใจในการบริหารธุรกิจ เป็นแผนผังต้นไม้ช่วยในการตัดสินใจ โดยแสดงถึงมูลค่าของทรัพยากรที่จะใช้ ความเสี่ยงในการลงทุนและและผลลัพธ์ที่มีโอกาสเกิดขึ้น ต้นไม้ตัดสินใจสร้างขึ้นเพื่อช่วยการตัดสินใจเพื่อใช้ในการสร้างแผนงาน นิยมใช้มากในการบริหารความเสี่ยง (risk management) ต้นไม้ตัดสินใจเป็นส่วนหนึ่งของทฤษฎีการตัดสินใจ (decision theory) และ ทฤษฎีกราฟ ต้นไม้ตัดสินใจเป็นวิธีการพื้นฐานอย่างหนึ่งสำหรับการทำเหมืองข้อมูล
Hierarchical data model
Hierarchical data model เป็นระบบจัดการข้อมูล (Information Management System:IMS) แบบจำลองฐานข้อมูลที่มีโครงสร้างแบบต้นไม้ หรือเป็นลำดับชั้น
คิดค้นโดยบริษัท North American Rockwell ต่อมาช่วงศตวรรษที่ 60 ร่วมมือกับ IBM ในโครงสร้างจะมี parent/child เป็นตัวบอกความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลและ parent เปรียบเสมือนพ่อแม่ ส่วน child เปรียบเสมือนลูก โดย parent สามารถมี child ได้หลายคน แต่ child สามารถมี parent ได้เพียงหนึ่งเดียวเท่านั้น ซึ่งประเภทของความสัมพันธ์จะเป็นแบบ 1:N หรือ one-to-many
กาลานุกรมต้นไม้
กล่าวว่า - สิ่งกระตุ้นทางสิ่งแวดล้อมที่กำลังจะศึกษาสามารถเพิ่มขึ้นได้และลดจำนวนสิ่งรบกวน (noise) ลง ได้โดยการเก็บตัวอย่างชิ้นไม้จากต้นไม้หนึ่งๆมากกว่าหนึ่งชิ้นของลำต้นและมากกว่าหนึ่งต้นต่อหนึ่งพื้นที่ การเก็บตัวอย่างไม้มากกว่าหนึ่งแท่งตัวอย่างจากต้นไม้ต้นหนึ่งๆจะลดจำนวนความแปรผันภายในของต้นไม้ หรือกล่าวได้อีกอย่างหนึ่งว่า จำนวนสิ่งกระตุ้นทางสิ่งแวดล้อมที่ไม่ปรารถนาก่อให้เกิดความผิดปกติกับต้นไม้เพียงต้นเดียวเท่านั้น การเก็บชิ้นตัวอย่างไม้หลายๆชิ้นจากแหล่งหนึ่งๆทำให้มั่นใจได้ว่าจะลดจำนวนของลักษณะที่ถูกรบกวนลง (ปัจจัยสิ่งแวดล้อมที่ยังไม่ได้รับการศึกษาอย่างเช่นมลพิษทางอากาศ)
ความจำ
มีการใช้เทคนิค Habituation (แปลว่า การเกิดความเคยชิน ซึ่งเป็นรูปแบบการเรียนรู้ที่สิ่งมีชีวิตลดหรือระงับการตอบสนองต่อสิ่งเร้าหลังจากที่สิ่งเร้าปรากฏซ้ำ ๆ กัน) และเทคนิค operant conditioning (แปลว่า การปรับพฤติกรรมโดยตัวดำเนินการ ซึ่งเป็นรูปแบบการรเรียนรู้ที่พฤติกรรมมีการเปลี่ยนไปเพราะการกระทำที่มีมาก่อนและผลของการกระทำนั้น) เพื่อประเมินความจำโดยรู้จำ
และ deferred imitation (การให้เลียนแบบมีการรอ) กับ elicited imitation (การให้เลียนแบบโดยชักจูง) เพื่อประเมินความจำโดยระลึก
ต้นไม้ตัดสินใจ
เมื่อพิจารณาเอนโทรปีแล้วจะเห็นว่าเอนโทรปีจะมีค่าอยู่ระหว่าง 0 กับ 1 โดยจะมีค่าเป็นศูนย์เมื่อทุกๆกรณีมีผลลัพธ์เพียงแบบเดียว เช่น ใช่ทั้งหมด หรือ ไม่ใช่ทั้งหมด และจะมีค่ามากขึ้นเมื่อเริ่มมีค่าที่แตกต่างกันมากขึ้น หรือจะพูดอีกนัยหนึ่งก็คือเอนโทรปีจะมีค่ามากขึ้นหากข้อมูลไม่บริสุทธิ์ และจะตัดสินใจได้ว่าผลลัพธ์จะเป็นอะไรเมื่อเอนโทรปีเป็น 0 เท่านั้น
ต้นไม้ตัดสินใจ
ในหลายๆครั้งการเรียนรู้ด้วยต้นไม้การตัดสินใจทำให้ฟังก์ชันที่ได้ออกมาจำกัดอยู่กับข้อมูลที่นำมาสอน ตัวอย่างเช่น สมมติฐานสำหรับต้นไม้การตัดสินใจ h อัตราความถูกต้องในชุดที่นำมาสอนเป็น 90% แต่ในความเป็นจริงถูกต้อง 30% แต่สมมติฐานสำหรับต้นไม้การตัดสินใจ h' อัตราความถูกต้องในชุดที่นำมาสอนเป็น 70% แต่ในความเป็นจริงถูกต้อง 50% จะเรียนสมมติฐาน h ว่าโอเวอร์ฟิต (overfit)
การเรียนรู้ของเครื่อง
ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม เป็นการค้นหาแบบฮิวริสติกที่เลียนแบบกระบวนการคัดเลือกตามธรรมชาติในช่วงวิวัฒนาการของสิ่งมีชีวิต โดยใช้เทคนิคการกลายพันธุ์ของยีนและการไขว้เปลี่ยนของโครโมโซมในการหาประชากรที่น่าจะอยู่รอดเพื่อพาไปสู่คำตอบของปัญหาได้ อัลกอริทึมนี้ได้รับความสนใจมากในสาขาการเรียนรู้ของเครื่องในช่วงทศวรรษ 1980 และ 1990 และเทคนิคทางการเรียนรู้ของเครื่องก็ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรมและขั้นตอนวิธีเชิงวิวัฒนาการเช่นกัน
การเรียนรู้ของเครื่อง
การแบ่งกลุ่มข้อมูล เป็นการจัดกลุ่มของข้อมูลสำรวจให้ตกอยู่ในเซ็ตย่อย (เรียกว่า กลุ่ม หรือ cluster) โดยที่ข้อมูลที่อยู่ในกลุ่มเดียวกันจะมีความคล้ายคลึงกันตามเกณฑ์ที่ตั้งเอาไว้ ในข้อมูลที่อยู่คนละกลุ่มจะมีความแตกต่างกัน เทคนิคการแบ่งกลุ่มข้อมูลแต่ละเทคนิคก็มีสมมติฐานของโครงสร้างข้อมูลไม่เหมือนกัน โดยปกติแล้วมักจะมีการนิยาม "การวัดค่าความเหมือน" "การเกาะกลุ่มภายใน" และ "การแยกกันระหว่างกลุ่ม" ที่แตกต่างกัน การแบ่งกลุ่มข้อมูลจัดเป็นวิธีการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน และเป็นวิธีที่ใช้กันทั่วไปในการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ
เครือข่ายแบบเบย์ เป็นโมเดลความน่าจะเป็นเชิงกราฟที่แทนกลุ่มของตัวแปรสุ่มและความเป็นอิสระแบบมีเงื่อนไขด้วยกราฟอวัฏจักรระบุทิศทาง ตัวอย่างเช่น เครือข่ายแบบเบย์สามารถใช้แทนความสัมพันธ์เชิงความน่าจะเป็นระหว่างอาการแสดงกับโรคได้ เมื่อมีอาการแสดง เครือข่ายจะคำนวณความน่าจะเป็นที่จะเป็นโรคแต่ละโรค มีหลายอัลกอริทึมที่สามารถอนุมานและเรียนรู้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ต้นไม้ 2–3–4
- ถ้าไม่ใช่ ดันค่าที่เก็บไว้ขึ้นไปที่ parent node แล้วย้อนกลับไปพิจารณาขั้นต่อไปที่ parent
การค้นหาแบบเบสท์บินเฟิร์สท์
ต้นไม้เคดี () เป็นโครงสร้างข้อมูลที่ใช้ในการแบ่งส่วนในปริภูมิในรูปของต้นไม้ (tree) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการค้น หลักการทำงานโดยย่อคือจะเริ่มแบ่งส่วนของจุดในปริภูมิจากมิติที่มีความแปรปรวน () ของจุดสูงที่สุด แล้วแบ่งจุดออกเป็น 2 กลุ่มที่มีจำนวนจุดในแต่ละกลุ่มเท่ากัน แล้วในแต่ละกลุ่มก็จะทำการแบ่งเช่นนี้ลงไปเรื่อย ๆ จนสุด ซึ่งจะเหลือจุดเพียงจุดเดียว แล้วเก็บข้อมูลการแบ่งแต่ละขั้นเป็นปม เชื่อมกันเป็นต้นไม้ อย่างไรก็ตาม รายละเอียดในการนำไปใช้งานจริงอาจจะไม่ตายตัว ขึ้นอยู่กับการออกแบบของนักเขียนโปรแกรมด้วย อย่างเช่น หลักในการแบ่งครึ่งว่าจะหาจุดที่อยู่กึ่งกลางที่สุดในมิตินั้นแล้วแบ่งครึ่งที่จุดนั้นหรือแบ่งที่ค่ามัธยฐานของจุดในมิตินั้นแทน ซึ่งจะได้จุดอยู่ในปมใบ (leaf node) ของต้นไม้แทนที่จะได้จุดอยู่ประจำปมทุกปมในต้นไม้ โดยสำหรับการค้นแบบเบสท์บินเฟิร์สท์นี้จะใช้วิธีการแบ่งอย่างหลัง คือแบ่งที่ค่ามัธยฐาน เพื่อให้ปมที่มีจุดเป็นใบของต้นไม้ แต่ให้สังเกตด้วยว่าปมใบแต่ละปมนี้ ไม่ได้แทนจุด 1 จุด แต่แทนส่วนของปริภูมิที่ถูกแบ่งจนเหลือส่วนที่มีจุดอยู่ภายในเพียง 1 จุด
โรงเรียนการป่าไม้
อ้างอิง
การรู้จำแบบ
รูปแบบ (pattern) ในที่นี้หมายถึง รูปร่าง หรือ คุณลักษณะ ของวัตถุ ที่เราสนใจ โดยวัตถุนั้นอาจเป็น รูปธรรม หรือ นามธรรม ก็ได้ หรือจะเป็นรูปแบบ ที่กระจายบนพื้นที่ หรือ เปลี่ยนแปลงตามเวลา ก็ได้คำ การแบ่งประเภท (classification) และ การแบ่งกลุ่ม (clustering) นี้ในทางวิทยาการคอมพิวเตอร์ จะใช้ในความหมายที่เฉพาะเจาะจง โดย การแบ่งประเภท คือ การแยกแบบมีผู้สอน และ การแบ่งกลุ่ม คือ การแยกแบบไม่มีผู้สอน
ต้นไม้ 2–3–4
3.ปมแบบ 4 (4-node) คือ ใน 1 node จะมี ข้อมูล 3 ตัว และมี child node ได้ 4 nodes
ต้นไม้ตัดสินใจ
การจัดการกับชุดข้อมูลที่นำมาเรียนรู้ที่ให้ค่าลักษณะของตัวแปรมาไม่ครบ
ต้นไม้ตัดสินใจ
การเข้ากันมากเกินไปของข้อมูลเกิดได้ดังตัวอย่างด้านบน ในตอนแรกต้นไม้ยังว่างเปล่าแล้วค่อยๆมีบัพเพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆตามขั้นตอนวิธีการ ID3 ทำให้ความถูกต้องของข้อมูลในชุดที่นำมาเรียนรู้นั้นมากขึ้นเรื่อยๆตามลำดับ เมื่อพิจารณาความถูกต้องในข้อมูลจริงก็เพิ่มขึ้นด้วยเช่นกัน แต่เมื่อจำนวนบัพเพิ่มขึ้นถึงจุดหนึ่งความถูกต้องในข้อมูลจริงกลับลดลง เรียกเหตุการณ์นี้ว่าการเข้ากันมากเกินไป อาจเกิดจากการที่มีบางตัวแปรต้นที่ต้นไม้การตัดสินใจนำมาพิจารณาที่ไม่เกี่ยวข้อง หรือเกี่ยวข้องน้อยมากกับตัวแปรตาม เมื่อนำตัวแปรนี้มาพิจารณาด้วยจึงเกิดการแบ่งส่วนของข้อมูลเพิ่มจึ้นโดยไม่จำเป็น ทำให้เกิดเหตุการณ์ที่เรียกว่าการเข้ากันมากเกินไปขึ้น ซึ่งมีกระบวนการการแก้ไขเหตุการณ์นี้ได้ด้วยสองวิธีคือซึ่งแบบแรกนั้นในทางปฏิบัติเป็นไปได้ยากกว่าแบบที่สองเพราะเราไม่รู้ว่าเมื่อไรควรจะหยุดการเจริญเติบโตของต้นไม้ จึงใช้วิธีที่สองมากกว่าซึ่งในวิธีที่สองนี้เริ่มต้นจะแบ่งตัวอย่าง (Example) ออกเป็น 3 ส่วนด้วยกันคือ
ฮิวริสติกในการประเมินและการตัดสินใจ
นักประชานศาสตร์ชาวอเมริกันเฮอร์เบิร์ต ไซมอนดั้งเดิมเป็นผู้เสนอว่า การตัดสินใจของมนุษย์ต้องอาศัยฮิวริสติก 
โดยใช้แนวความคิดจากวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ 
ในต้นคริสต์ทศวรรษ 1970 นักจิตวิทยาแดเนียล คาฮ์นะมัน และอะมอส ทเวอร์สกี้ แสดงฮิวริสติก 3 ประเภทที่เป็นฐานของการตัดสินใจโดยรู้เองที่ใช้อย่างกว้างขวาง
งานวิจัยเหล่านี้ จุดชนวนโปรแกรมงานวิจัยเกี่ยวกับ ฮิวริสติกและความเอนเอียง (Heuristics and Biases) 
ซึ่งศึกษาการตัดสินใจในชีวิตจริงของมนุษย์ และศึกษาสถานการณ์ที่การตัดสินใจเหล่านี้ใช้ไม่ได้ คือไม่สมเหตุผล
งานวิจัยในแนวนี้ได้คัดค้านไอเดียว่า มนุษย์เป็นสัตว์ที่กระทำตามเหตุผล
และได้ให้ทฤษฎีเกี่ยวกับการประมวลสารสนเทศ (information processing) ที่สามารถอธิบายวิธีการที่มนุษย์ใช้ในการประเมินผลหรือการตัดสินใจ
เป็นแนวงานวิจัยที่เริ่มมีความสนใจในระดับสากลในปี ค.ศ. 1974 ด้วยบทความที่พิมพ์ในวารสาร "Science" มีชื่อว่า "Judgment Under Uncertainty: Heuristics and Biases (การประเมินภายใต้ความไม่แน่ใจ ฮิวริสติกและความเอนเอียง)" 
ซึ่งได้กลายเป็นแนวทางของทฤษฎีเกี่ยวกับการตัดสินใจที่มีทั้งหมดในปัจจุบัน
ปัญญาประดิษฐ์
การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (unsupervised learning) เป็นความสามารถในการหาแบบแผนบางอย่างจากข้อมูลที่เข้ามา ส่วนการเรียนรู้แบบมีผู้สอน (supervised learning) นั้นหมายถึงการแบ่งประเภทข้อมูลและการวิเคราะห์การถดถอยเชิงตัวเลข ปัญหาการแบ่งประเภทของข้อมูลนั้นใช้เพื่อกำหนดว่าของชิ้นใหม่ชิ้นหนึ่งจัดอยู่ในกลุ่มประเภทใดหลังจากที่ได้เรียนรู้ตัวอย่างสอนที่ระบุว่าของแต่ละอย่างควรจะอยู่ในประเภทใดมาแล้ว ส่วนการวิเคราะห์การถดถอยนั้นพยายามจะสร้างฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ที่อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลขาเข้ากับข้อมูลขาออก และทำนายว่าข้อมูลขาออกควรจะเปลี่ยนไปอย่างไรเมื่อข้อมูลขาเข้าเปลี่ยนแปลง ในการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (reinforcement learning) นั้น เอเยนต์จะได้รับรางวัลหากมีการตอบสนองที่ดีและถูกลงโทษหากมีการตอบสนองที่ไม่ดี เอเยนต์จะเรียนรู้จากรางวัลและการลงโทษนี้ในการสร้างกลยุทธ์เพื่อแก้ไขปัญหาต่าง ๆ การเรียนรู้ทั้งสามแบบนี้สามารถวิเคราะห์ได้ด้วยทฤษฎีการตัดสินใจ (decision theory) โดยใช้แนวคิดของประโยชน์ การวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์ของอัลกอริทึมทางการเรียนรู้ของเครื่องจักรและการวิเคราะห์ประสิทธิภาพของอัลกอริทึมนั้นเป็นอีกหนึ่งสาขาทางด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์สายทฤษฎี การเรียนรู้ของเครื่องจักรถือว่าเป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนาหุ่นยนต์เช่นกัน ทำให้หุ่นยนต์มีทักษะใหม่ ๆ ได้ ผ่านการสำรวจด้วยตนเอง การติดต่อกับผู้สอนที่เป็นมนุษย์ การเลียนแบบ และอื่น ๆ
ต้นไม้และ–หรือ
หมายถึงพื้นที่การค้นหาสำหรับการแก้ปัญหา P โดยใช้วิธีการลดเป้าหมาย: