Адаптивный алгоритм - это алгоритм, который изменяет свое поведение или параметры в зависимости от входных данных или изменяющихся условий. Главной целью адаптивного алгоритма является достижение наилучшего результата за счет постоянного подстраивания под новые условия или данные. При использовании адаптивного алгоритма, алгоритм может изменять свою стратегию в зависимости от новых данных, чтобы достичь лучшего результата или учесть новые условия. Например, предположим, что у нас есть алгоритм, который классифицирует электронные письма как спам или не спам. В начале его работы он использует некоторые предопределенные правила и шаблоны для анализа текста письма и принятия решения. Однако, по мере того, как он получает больше данных о различных типах спама и неспама, алгоритм может адаптировать свои правила и условия, чтобы увеличить свою точность в классификации. Адаптивные алгоритмы могут быть применены в различных областях, включая машинное обучение, оптимизацию, робототехнику и прогнозирование. Например, в машинном обучении, адаптивный алгоритм может использоваться для обучения модели, путем постепенного изменения ее параметров на основе результатов предыдущих прогнозов. В отличие от адаптивного алгоритма, априорный алгоритм определяет свои условия и параметры заранее и не изменяет их в процессе выполнения. Адаптивный алгоритм, напротив, может изменять свои условия и параметры в зависимости от полученных данных или изменяющихся условий. Адаптивные алгоритмы могут быть полезны, когда входные данные непостоянны или условия изменяются со временем. Они позволяют алгоритму адаптироваться к новым ситуациям и оптимизировать свое поведение для достижения наилучших результатов. Итак, ответ на задачу: алгоритм, который пытается выдать лучшие результаты путем постоянной подстройки под входные данные, называется адаптивным алгоритмом.