Вопрос о том, при каком алгоритме обучения обучающее множество состоит как из входных, так и из выходных векторов, относится к области машинного обучения. Рассмотрим несколько ключевых моментов.

Алгоритмы, которые используют как входные, так и выходные векторы, относятся к обучению с учителем. В этом подходе модель обучается на размеченных данных, где каждому входному вектору соответствует выходной вектор. Это позволяет алгоритму находить зависимости между входными и выходными данными.

Основные шаги, чтобы понять, как работает обучение с учителем:

1. Сбор данных: Необходимо собрать набор данных, который будет включать как входные (например, характеристики объектов), так и выходные векторы (например, классы или значения, которые мы хотим предсказать).
2. Разделение данных: Данные часто делят на обучающую и тестовую выборки. Обучающая выборка используется для обучения модели, а тестовая - для оценки ее качества.
3. Выбор модели: На этом этапе выбирается алгоритм, который будет использоваться для обучения. Это может быть линейная регрессия, деревья решений, нейронные сети и т.д.
4. Обучение модели: Процесс обучения включает в себя настройку параметров модели на основе входных и выходных векторов. Алгоритм оптимизирует свои параметры, чтобы минимизировать ошибку предсказания.
5. Оценка модели: После обучения модель проверяется на тестовой выборке, чтобы оценить ее производительность и способность обобщать на новые данные.

Таким образом, алгоритмы, использующие как входные, так и выходные векторы, включают в себя такие методы, как:

• Линейная регрессия
• Логистическая регрессия
• Деревья решений
• Нейронные сети

Каждый из этих методов использует размеченные данные для обучения, что позволяет им делать предсказания на основе новых, невидимых данных.