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：

2 W  T0 g: [+ ^7 s7 h: E5 k1. 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。
# B5 e* f# P* _4 ~& G2 C! d% ]
3 o  _& ]; @0 z3 u2 W3 K2. 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。
$ P3 j. i; [, T+ ]" t
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：
   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。
, r2 \) a# Z& c* D   b. 更新W0为新的W，增加迭代次数k，并将flag设为1。
* z; J/ w5 Q1 Q  b: d) u6 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。
+ i; O+ G; y9 g0 m
& C. `% V" Y. J0 O+ H! g9 X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。

7 ^% y0 M  I# @/ {. r9 m
9 H( H+ n! G+ D2 k