机器学习 完善函数 DeltaSGD.m，对 W 进行迭代训练

好的，我可以帮你完善函数 DeltaSGD.m，以下是代码：

function [W_new, b_new] = DeltaSGD(W, b, X, Y, learning_rate)
% DeltaSGD performs one iteration of stochastic gradient descent
% Inputs:
%   W: weight matrix
%   b: bias vector
%   X: input data matrix, each row is a sample
%   Y: target data matrix, each row is a sample
%   learning_rate: learning rate for the update
% Outputs:
%   W_new: updated weight matrix
%   b_new: updated bias vector

% number of samples
num_samples = size(X, 1);

% forward pass
Z = X * W + b;
Y_hat = sigmoid(Z);

% backward pass
dZ = Y_hat - Y;
dW = X' * dZ / num_samples;
db = sum(dZ) / num_samples;

% update weights and biases
W_new = W - learning_rate * dW;
b_new = b - learning_rate * db;

end

这个函数实现了一次随机梯度下降（SGD）的迭代，其中：

- 输入参数 W 和 b 是神经网络的权重和偏置。
- 输入参数 X 和 Y 是训练数据和对应的目标值。
- 输入参数 learning_rate 是学习率（也称为步长），控制每次更新的幅度。
- 输出参数 W_new 和 b_new 是更新后的权重和偏置。

在函数内部，首先进行前向传播，计算出模型的预测值 Y_hat。然后进行反向传播，计算出梯度 dW 和 db。最后根据学习率和梯度大小来更新权重和偏置。这个函数可以用于训练神经网络，通过多次调用这个函数，可以逐步优化模型的准确性。