飞镖模型是一种常见的机器学习模型，它可以用作分类或回归问题。以下是一个使用飞镖模型的经典例题：
问题描述：
在线性回归问题中，给定一个包含 $N$ 个特征的 $N$ 维数据集，预测一个连续的输出值 $Y$。输入特征是 $N$ 个长度为 $d$ 的随机样本，每个样本包含 $d$ 个特征。事先没有关于输入和输出的任何信息。
解决方案：
为了了解这个问题，我们可以将数据集分为训练集和测试集两部分。首先，我们需要对训练集进行训练，然后使用测试集来评估模型的准确性。在训练过程中，我们可以使用随机梯度下降（SGD）算法来更新模型的参数。
假设我们的数据集中有 $M$ 个不同的类别（或标签），每个类别对应一个单独的特征向量 $\mathbf{x}{\text{c}}$.我们的目标是学习到一种能够预测不同类别的方法 $\mathbf{y}{\text{c}}