MSE（均方误差）梯度下降算法

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本文提供的代码实现了MSE（均方误差）梯度下降算法，也被称为Widrow-Hoff规则。以下是代码的大致解释：

1. 初始设置N为100，生成两类随机样本数据，并绘制初始样本分布图。

6 A- D: Y! K: j0 Q: c% \2. 将训练样本X复制给增广样本向量Y，并添加一列全为1的偏置列。然后将第二类样本取负值，从而规范化数据。

3. 初始化权向量W0和W为[0 0 0]和[1 1 1]。设置学习率p为1.0，迭代次数k为1，阈值b为0.5，计算W1为W-W0，设置flag为1。
& t  Q+ D- {4 C( `5 K' |$ t
2 K4 Y5 q+ L3 c9 h, ]8 @4 {4. 在迭代中，如果标志flag为1且W1的范数大于10^(-3)，则执行以下操作：
% H& A7 R3 E3 S, t5 |   a. 对于每个样本i，如果W0与Y(i,的内积小于阈值b，则更新权重W以使其逼近Y(i,并计算新的W1。
% \6 X$ S5 h5 f, }: J) z   b. 更新W0为新的W，增加迭代次数k，并将flag设为1。
/ U: j7 X! ?9 Z$ O0 c+ F5 i
5. 随机生成一个待判断样本x，并将其转化为增广样本。根据计算得到的权重W和阈值b来判断待判样本属于哪一类，并在图中用标记表示。

6. 根据更新后的权重W，计算并绘制判别直线。

总的来说，该代码实现了一个简单的二分类任务，使用MSE梯度下降算法（Widrow-Hoff规则）来训练模型，然后根据训练后的模型对新样本进行分类，并在图中展示分类结果和判别直线。


* `( ?' y% f& _; C" e* x
" l$ M% S" S; V: O