ต้นไม้ตัดสินใจ
ต้นไม้การตัดสินใจจะทำการจัดกลุ่ม (classify) ชุดข้อมูลนำเข้าในแต่ละกรณี (Instance) แต่ละบัพ (node) ของต้นไม้การตัดสินใจคือตัวแปร (attribute) ต่างๆของชุดข้อมูล เช่นหากต้องการตัดสินใจว่าจะไปเล่นกีฬาหรือไม่ก็จะมีตัวแปรต้นที่จะต้องพิจารณาคือ ทัศนียภาพ ลม ความชื้น อุณหภูมิ เป็นต้น และมีตัวแปรตามซึ่งเป็นผลลัพธ์จากต้นไม้คือการตัดสินใจว่าจะไปเล่นกีฬารึเปล่า ซึ่งแต่ละตัวแปรนั้นก็จะมีค่าของตัวเอง (value) เกิดเป็นชุดของตัวแปร-ค่าของตัวแปร (attribute-value pair) เช่น ทัศนียภาพเป็นตัวแปร ก็อาจมีค่าได้เป็น ฝนตก แดดออก หรือการตัดสินใจว่าจะไปเล่นกีฬารึเปล่านั้นก็อาจมีค่าได้เป็นใช่ กับ ไม่ใช่ เป็นต้น() การทำนายประเภทด้วยต้นไม้ตัดสินใจ จะเริ่มจากบัพราก โดยทดสอบค่าตัวแปรของบัพ แล้วจึงตามกิ่งของต้นไม้ที่กำหนดค่า เพื่อไปยังบัพลูกถัดไป การทดสอบนี้จะกระทำไปจนกระทั่งเจอบัพใบซึ่งจะแสดงผลการทำนาย
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