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：
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) }9 m% M9 X+ C8 z) F3 q8 q/ N1. 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。

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。
% |) `. U9 p5 \8 M. q
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。

/ [# L1 d! X0 M3 q, ^" B4. 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：
( @2 F! L& ], b   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。
   b. 更新W0为新的W，增加迭代次数k，并将flag设为1。
% R! [/ m% Z& h2 c( M
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。
* Z* F7 D& c. h3 J5 T  N
6. 根据更新后的权重W，计算并绘制判别直线。

9 L: b$ R& z+ d5 ]  e9 U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。
1 E: a; ]8 w8 b6 O* ?8 q% j
, R2 ]7 n( S/ Y! J+ d- n& u

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