matlab实现批量梯度下降法的代码以及每句代码的解释并且绘制拟合图形，使用代价函数和假设函数

好的，我可以为您提供 Matlab 实现批量梯度下降法的代码。下面是代码以及每句代码的注释解释：

% 首先设置学习率、迭代次数以及代价函数和假设函数
alpha = 0.01; % 学习率
num_iters = 500; % 迭代次数
X = [1 1 1 1 1; 1 2 3 4 5]'; % 样本数据矩阵 X ，第一列为常数列
y = [1 3 3 2 5]'; % 样本数据对应的结果矩阵 y
theta = zeros(2,1); % 初始化 theta 参数矩阵

% 开始迭代训练 theta 参数矩阵
for iter = 1:num_iters
% 梯度下降公式：theta(i) = theta(i) - alpha * (1/m) * ((X * theta) - y)' * X(:,i);
theta = theta - alpha * (1/length(y)) * ((X * theta) - y)' * X;
end

% 将得到的 theta 绘制成拟合图形
plot(X(:,2), y, 'rx', 'MarkerSize', 10); % 绘制样本点
hold on;
plot(X(:,2), X * theta, '-') % 绘制拟合直线
legend('Training data', 'Linear regression')
xlabel('x')
ylabel('y')
hold off;

在这里，我们使用了样本数据矩阵 X 和样本数据结果矩阵 y 来训练参数矩阵 theta。我们使用了梯度下降公式来更新 theta 的值，并且使用迭代次数来进行多次训练，以得到最终的最优结果。

最后，我们将得到的最优 theta 值用于拟合样本数据，并绘制成拟合图形，以直观地展示模型的拟合效果。