我需要一个机器学习算法，该算法可以接受一些形式为(x,y)的训练样本，并计算近似函数f:X->Y，使得误差最小。误差定义为y与f(x)之间的差异。

但这个学习算法必须是迭代的，并且随着迭代次数的增加，误差必须减少。

任何示例都会有所帮助。

回答：

神经网络是一种具有两个特征的算法：1. 它可以对新数据进行迭代训练；2. 它可以对相同数据进行迭代训练，因此每次迭代后误差都会减少。（反向传播学习）