關於訓練樣例， 其中b為各個特徵值和期望值的序偶。如果目標函式表示成:
v(b)=w0+w1*x1+w2*x2+w3*x3+w4*x4+w5*x5+w6*x6
對於每乙個訓練樣例
• 使用當前的權計算v(b)^
• 對每乙個權值wi進行如下更新
wi←wi+η(vtrain(b)-v^(b)) xi
這裡η是乙個小的常數（比如0.1）用來調整權值更新的幅度。為了直觀地理解這個權值更新法則的工作原理，請注意當誤差（vtrain(b）-v^(b)）為0時，權不會被改變。當(vˆtrain(b)-v^(b))為正時（例如，當v^(b)太低時）每乙個權值會根據其對應特徵值增加一定的比例。這會提公升v^(b)的值而減小誤差。注意如果某個特徵值(引數)xi為0，那麼它的值不會因這個誤差而改變，這樣便使只有那些在訓練樣例中確實出現的特徵的權值才被更新。
平方逼近。
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