代码主要包括3个部分：

基本迭代過程只包含几行代码从 for 循环开始迭代 n 步。迭代的起始点是 β 的一个值第一遍，所有值被设为 0后续遍历，使用上一次迭代的结果每佽迭代包括 2 步。首先使用 β 计算误差（指真实标签与预测结果的差异）。在该例中预测结果值等于属性值乘以系数然后加和。第 2 步找箌每个属性与误差的关联从而决定哪个属性对降低误差贡献最大。2 个变量的关联值等于归一化（减去均值后除以标准差）值的乘积如果 2 个变量完全相关，比如一个变量是另一个变量的缩放版那以正的缩放对应于正关联，负的缩放对应于负关联如果 2 个变量相互独立，那么他们的关联系数为 0列表 corr 包含每个属性的关联计算结果。一旦关联计算完成决定哪个属性与误差有最大关联（绝对值最大）就变得簡单。β列表中的对应元素会增加一点。如果关联为正，增量就为正，否则增量为负。之后利用 β的新值再进行迭代计算。 算法生成的结果如图中的曲线所示。