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

OK，你的第一个问题是关于 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。

以下是 Matlab 实现批量梯度下降法的代码及其解释：

% 定义输入矩阵 X 和目标向量 Y
X = [1 2 3 4 5]';
Y = [2 4 6 8 10]';

% 定义学习率 alpha 和迭代次数 iter_num
alpha = 0.01;
iter_num = 1000;

% 初始化参数 theta0 和 theta1
theta0 = 0;
theta1 = 0;

% 循环迭代
for i = 1:iter_num
    % 计算预测值 H
    H = theta0 + theta1 * X;
    % 计算误差 E
    E = Y - H;
    % 计算梯度 delta_J
    delta_J = [sum(E); sum(E.*X)];
    % 更新参数 theta0 和 theta1
    theta0 = theta0 + alpha * delta_J(1);
    theta1 = theta1 + alpha * delta_J(2);
end

% 绘制拟合图形
figure
plot(X, Y, 'ro')
hold on
plot(X, theta0 + theta1 * X, 'b-')
xlabel('X')
ylabel('Y')
legend('样本点', '拟合直线')

代码解释：

- 第 2 行至第 3 行：定义输入矩阵 X 和目标向量 Y。
- 第 6 行至第 7 行：定义学习率 alpha 和迭代次数 iter_num。
- 第 10 行至第 11 行：初始化参数 theta0 和 theta1。
- 第 13 行至第 22 行：循环迭代，计算预测值 H、误差 E、梯度 delta_J，更新参数 theta0 和 theta1。
- 第 25 行至第 30 行：绘制拟合图形，其中红色点表示样本点，蓝色线表示拟合直线。

希望能解决你的问题！