Это такие алгоритмы, которые обучаются по набору известных данных. Например, вы предоставляете набор писем с пометкой, являются ли они спамом или нет. Обучившись по этим данным, алгоритм сможет предсказать, является ли новое, показанное ему письмо спамом или нет. Другой пример: у вас есть последовательность данных (температуры, в зависимости о времени), и вы хотите предсказать, какая будет температура в какой-то другой (неизвестный) момент времени. Таким образом для supervised learning принципиально наличие известных правильных ответов, чтобы алгоритм мог на них обучиться. Противоположностью