VIRE，NVIRE，BVIRE三种算法的基本原理，书写main.m中的累计误差部分代码，

VIRE、NVIRE、BVIRE都是一类增量式在线学习算法，用于估计线性回归模型。它们的基本原理是利用最小二乘法来逐步逼近真实的回归模型。

其中，VIRE (Variable Increment Regression Estimator)算法是最简单的增量式在线学习算法，NVIRE (Normalized Variable Increment Regression Estimator)算法在VIRE的基础上加入了归一化处理，BVIRE (Bayesian Variable Increment Regression Estimator)算法则基于贝叶斯框架下的增量学习方法。

下面是一个在MATLAB中书写main.m文件中的累计误差部分代码：

% 假设已经得到了训练集X和Y
% 初始化模型参数
w = zeros(size(X,2),1);
b = 0;

% 初始化累计误差
cumulative_error = 0;

% 开始迭代
for i=1:size(X,1)
    % 获取当前样本
    x = X(i,:)';
    y = Y(i);

    % 使用VIRE算法更新模型参数
    [w,b] = VIRE(w,b,x,y);

    % 计算当前预测值
    y_pred = w'*x + b;

    % 更新累计误差
    cumulative_error = cumulative_error + (y_pred - y)^2;
end

% 输出累计误差
fprintf('Cumulative error: %f\n', cumulative_error);

其中，VIRE算法的更新函数可以自己实现或从MATLAB的机器学习库中调用。以上代码仅供参考。