LinearInterpolation.cs

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;

class LinearInterpolation
{
    static Random random = new Random(Guid.NewGuid().GetHashCode());

    // Коэффициент при x
    static double k = random.NextDouble() * (5 - (-5)) + (-5);

    // Свободный член уравнения прямой
    static double c = random.NextDouble() * (5 - (-5)) + (-5);

    // Набор точек X:Y
    static Dictionary<double, double> data = new Dictionary<double, double>
    {
        { 1, 2 },
        { 2, 4.2 },
        { 2.5, 5 },
        { 3.8, 7.9 },
        { 4, 9 },
        { 6, 10.2 },
        { 6.6, 13 },
        { 7.2, 15.3 },
        { 8, 17.1 },
        { 8.5, 19.5 }
    };

    // Скорость обучения
    static double rate = 0.0001;

    static void Main()
    {
        // Вывод данных начальной прямой
        Console.WriteLine("Начальная прямая: {0} * X + {1}", k, c);

        // Тренировка сети
        for (int i = 0; i < 100000; i++)
        {
            // Получить случайную X координату точки
            var x = data.ElementAt(random.Next(data.Count)).Key;

            // Получить соответствующую Y координату точки
            var true_result = data[x];

            // Получить ответ сети
            var output = proceed(x);

            // Считаем ошибку сети
            var delta = true_result - output;

            // Меняем вес при x в соответствии с дельта-правилом
            k += delta * rate * x;

            // Меняем вес при постоянном входе в соответствии с дельта-правилом
            c += delta * rate;
        }

        // Вывод данных готовой прямой
        Console.WriteLine("Готовая прямая: {0} * X + {1}", k, c);

        Console.WriteLine("\r\nНажмите любую кнопку для выхода");
        Console.ReadKey();
    }

    // Высчитать y
    static double proceed(double x)
    {
        return x * k + c;
    }
}