请编写一个不需要输出值的单层感知机回归代码，输入数据为1乘24的向量，输出为1乘24的向量，使用matlab

以下是一个简单的单层感知机回归代码示例，使用Matlab编写：

% 设置感知机参数
learning_rate = 0.1; % 学习率
num_epochs = 100; % 迭代次数

% 输入数据
x = randn(1, 24); % 1x24的随机输入向量
y = 2 * x + 3 + randn(1, 24); % 对应的输出向量（加入随机噪声）

% 初始化权重和偏置
w = randn(1, 24); % 权重向量
b = randn(); % 偏置值

% 训练感知机
for epoch = 1:num_epochs
    % 前向传播
    output = w * x + b;
    
    % 计算损失函数
    loss = sum((output - y).^2) / numel(y);
    
    % 反向传播更新权重和偏置
    dw = 2 * sum((output - y) .* x) / numel(y);
    db = 2 * sum(output - y) / numel(y);
    
    w = w - learning_rate * dw; % 更新权重
    b = b - learning_rate * db; % 更新偏置
end

% 输出最终的权重和偏置
disp('最终权重：');
disp(w);
disp('最终偏置：');
disp(b);

这段代码演示了如何使用单层感知机进行回归任务。在这个例子中，我们使用随机生成的输入数据 `x`，并根据线性函数 `y = 2*x + 3` 计算对应的输出数据 `y`（加入随机噪声）。然后，我们通过迭代训练感知机来拟合输入和输出之间的关系。

在训练过程中，我们通过前向传播计算感知机的输出，然后根据输出和实际输出之间的差异计算损失函数。接下来，通过反向传播计算权重和偏置的梯度，并使用学习率进行更新。最后，迭代训练指定次数后，输出最终的权重和偏置值。

请注意，这个代码示例只是一个简单的单层感知机回归实现，可能不适用于所有情况。实际使用时，你可能需要根据具体需求进行修改和改进。