用python写程序要求如下：写程序将学号（20201027123）的最后两位作为特征的数量，然后生成拥有5000组数据的训练集，并且进行训练。寻找比较适合的学习率以及训练次数，使得最终模型的误差小于万分之一

以下是一种可能的实现方式：

import random

# 定义模型函数
def model(x, w):
    return sum(x[i] * w[i] for i in range(len(x)))

# 定义损失函数
def loss(y_true, y_pred):
    return (y_true - y_pred) ** 2

# 生成训练集
def generate_data(n):
    data = []
    for i in range(n):
        x = [int(d) for d in str(20201027123 % 100)]
        y = random.uniform(0, 1)
        data.append((x, y))
    return data

# 训练模型
def train(data, lr, epochs):
    w = [0] * len(data[0][0])
    for epoch in range(epochs):
        total_loss = 0
        for x, y_true in data:
            y_pred = model(x, w)
            l = loss(y_true, y_pred)
            total_loss += l
            for i in range(len(x)):
                w[i] += lr * (y_true - y_pred) * x[i]
        if epoch % 100 == 0:
            print(f"Epoch {epoch}: loss = {total_loss / len(data)}")
        if total_loss / len(data) < 0.0001:
            break
    return w

# 生成训练数据
data = generate_data(5000)

# 训练模型
w = train(data, lr=0.01, epochs=10000)

# 输出训练结果
print(f"Trained model: w = {w}")

在这个实现中，我们首先定义了一个模型函数 `model` 和一个损失函数 `loss`。模型函数接受一个特征向量 `x` 和一个权重向量 `w`，返回它们的线性组合。损失函数接受一个真实值 `y_true` 和一个预测值 `y_pred`，返回它们的平方差。

然后，我们定义了一个生成训练集的函数 `generate_data`，它生成了 5000 组特征向量和随机的真实值。

最后，我们定义了一个训练模型的函数 `train`，它接受训练数据、学习率和训练次数作为参数。在每个训练周期中，我们计算了所有样本的平均损失，并使用随机梯度下降更新权重。如果模型在某个周期的平均损失小于 0.0001，我们就认为模型已经收敛，并停止训练。

在主程序中，我们首先生成了训练数据，然后使用学习率 0.01 和训练次数 10000 进行了训练。最后，我们输出了训练得到的权重向量。