考虑以下代码：

struct TrainingExample{    array<double, N> input;    array<double, M> output;};struct Predictor{    Predictor(const vector<TrainingExample>& trainingSet);    array<double, M> predict(const array<double, N>& input);}

该类使用如下：

1. 将某个实体类型的易于测量的特征建模为N个输入双精度数的数组。
2. 将某个实体类型较难测量的特征建模为M个输出双精度数的数组。
3. 对实体集合进行抽样，测量输入和输出。
4. 然后将这些数据作为trainingSet传递给Predictor的构造函数，进行“学习”。
5. 测量一个主题实体的输入并将其传递给predict函数。
6. predict将根据训练示例返回对输出的猜测。

我的问题是，假设这个类需要被许多不同的问题/模型重复使用，而不需要为每个特定问题修改代码——哪种机器学习算法最适合实现这样一个通用的预测器？（如果你认为没有明显的最佳选择，那么有哪些流行的竞争算法，你如何在它们之间进行选择？）

回答：

嗯，如果没有对问题的总体了解，几乎不可能回答你的问题。你基本上是指定了机器学习的过程：获取输入，研究它，然后生成模型的一些参数，然后预测验证集的结果。根据问题本身，你提供的见解决定使用哪种算法。

通常，神经网络在许多不同领域都能产生良好的结果（那将是梯度下降学习规则算法）。在许多情况下，贝叶斯模型表现得非常好，基于案例的推理常用于离散的、重复的输入等。根据你问题的定义，由你来选择一个合适的算法。