def gradientDescent(X,y,theta,alpha,num_iters):

该函数实现了梯度下降算法，用于求解线性回归的参数。下面是该函数的详细说明：

输入参数：
- X: 训练数据集的特征矩阵，大小为 m×n，其中 m 表示样本数，n 表示特征数（不包括截距项）。
- y: 训练数据集的标签，大小为 m×1。
- theta: 初始模型参数，大小为 n+1×1，其中第一个元素为截距项。
- alpha: 学习率。
- num_iters: 迭代次数。

输出参数：
- theta: 训练得到的模型参数。

函数实现：
1. 初始化变量：
- m: 样本数。
- n: 特征数。
- J_history: 用于记录每次迭代后的代价函数值。
2. 对于每次迭代：
- 计算模型预测值与实际值之间的误差，即 h(x)-y，其中 h(x) 表示模型预测值。
- 计算梯度下降的更新量 delta，即 alpha/m * X' * (h(x)-y)，其中 X' 为 X 的转置。
- 更新模型参数 theta。
- 计算代价函数值 J(theta)。
- 将 J(theta) 添加到 J_history 中。
3. 返回训练得到的模型参数 theta。

下面是该函数的 Python 代码实现：

def gradientDescent(X, y, theta, alpha, num_iters):
    m = len(y)
    n = len(theta) - 1
    J_history = []

    for i in range(num_iters):
        h = np.dot(X, theta)
        delta = alpha / m * np.dot(X.T, h - y)
        theta[1:] -= delta[1:]
        theta[0] -= alpha / m * np.sum(h - y)
        J_history.append(computeCost(X, y, theta))

    return theta

其中，`computeCost` 函数用于计算代价函数值，具体实现可以参考线性回归的代价函数。