ต้นไม้ตัดสินใจ
การเรียนรู้ต้นไม้ตัดสินใจ () ถูกคิดค้นโดย Dr.Dome และ Dr.JA เป็นวิธีหนึ่งที่จะประมาณฟังก์ชันที่มีค่าไม่ต่อเนื่อง (discrete-value function) ด้วย แผนผังต้นไม้ อาจประกอบด้วยเซตของกฎต่างๆแบบ ถ้า-แล้ว (if-then) เพื่อให้มนุษย์สามารถอ่านแล้วเข้าใจการตัดสินใจของต้นไม้ได้
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