以上是输入输出数据，根据以上数据写出用次梯度下降算法实现鲁棒回归算法的代码

抱歉，我之前的回复有误。给出的数据似乎无法用于实现鲁棒回归算法。以下是一些示例数据，以及如何使用次梯度下降算法实现鲁棒回归的代码。

假设我们有以下一组数据：

x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
y = [2.1, 4.3, 6.2, 8.6, 10.1, 12.5, 14.9, 17.2, 19.1, 21.5]

我们可以使用 Huber 损失函数来进行鲁棒回归。它可以通过以下方式计算：

def huber_loss(y_true, y_pred, threshold=1):
    diff = np.abs(y_true - y_pred)
    if diff <= threshold:
        return 0.5 * diff ** 2
    else:
        return threshold * (diff - 0.5 * threshold)

接下来，我们需要实现次梯度下降算法。它可以通过以下方式实现：

def subgrad_desc(x, y, num_epochs, lr, threshold):
    # 初始化参数
    w = 0
    b = 0

    # 迭代更新
    for epoch in range(num_epochs):
        # 计算梯度
        w_grad = 0
        b_grad = 0
        for i in range(len(x)):
            y_pred = w * x[i] + b
            loss_grad = np.sign(y_pred - y[i])
            if abs(y_pred - y[i]) > threshold:
                loss_grad *= threshold
            w_grad += loss_grad * x[i]
            b_grad += loss_grad

        # 更新参数
        w -= lr * w_grad / len(x)
        b -= lr * b_grad / len(x)

        # 打印损失
        loss = 0
        for i in range(len(x)):
            y_pred = w * x[i] + b
            loss += huber_loss(y[i], y_pred, threshold)
        print("Epoch {} - Loss: {}".format(epoch, loss))

    return w, b

我们可以使用以下代码来运行这些函数：

w, b = subgrad_desc(x, y, num_epochs=100, lr=0.001, threshold=1)
print("w: {}, b: {}".format(w, b))

这将输出我们训练出来的权重和偏置参数。