带反馈的机器学习：使用 MATLAB 实现

机器学习中的反馈机制在许多任务中起着重要的作用。在本文中，我们将探讨如何使用 MATLAB 实现带有反馈的机器学习模型。我们将介绍基本的概念和原理，并提供相应的源代码示例。

1. 反馈机制简介
   反馈是指将模型的输出或预测结果作为输入的一部分重新提供给模型的过程。这种机制使得模型可以根据其输出的准确性或错误来进行自我调整和改进。在机器学习中，反馈可以用于多个任务，如监督学习、强化学习和递归神经网络等。

2. 监督学习中的反馈
   在监督学习中，我们通过提供模型的预测结果和实际标签之间的差异来实现反馈。这种反馈被称为误差反向传播（Error Backpropagation），它通过调整模型的权重和偏置来最小化预测误差。下面是一个使用反馈的简单示例，其中我们使用 MATLAB 实现一个简单的线性回归模型。

% 生成样本数据
X = linspace(0, 1<