def gradientDescent(X,y,theta,alpha,num_iters,Lambda):是什么意思

这是一个用于实现梯度下降算法的函数，其中：

- X表示输入数据的矩阵，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征；
- y表示输出数据的向量，每个元素代表一个样本的输出；
- theta表示模型的参数向量，初始值可以随机初始化；
- alpha表示学习率，控制每次迭代时参数更新的步长；
- num_iters表示迭代次数，即梯度下降算法的执行次数；
- Lambda表示正则化系数，用于控制过拟合。

函数的作用是通过迭代更新参数theta，使得模型的预测结果与真实输出y之间的误差最小化。在每次更新theta时，会根据训练数据X和y计算出损失函数的梯度，并沿着梯度的反方向更新参数theta。通过不断迭代，最终得到一个较为准确的模型参数theta，可以用于进行新的数据预测。