机器学习梯度下降算法代码，阅读相应代码并给出相应的解释

以下是一个简单的机器学习梯度下降算法代码：

def gradient_descent(X, y, theta, alpha, num_iters):
    m = len(y)
    for i in range(num_iters):
        h = X.dot(theta)
        loss = h - y
        gradient = X.T.dot(loss) / m
        theta = theta - alpha * gradient
    return theta

代码解释如下：

- `X`：输入数据特征矩阵，包含$m$个样本和$n$个特征；
- `y`：目标变量，包含$m$个样本的标签；
- `theta`：模型参数，包含$n$个特征的权重参数和一个截距参数；
- `alpha`：学习率，控制每次参数更新的步长；
- `num_iters`：迭代次数，控制梯度下降算法的运行次数；
- `m`：样本数量；
- `h`：模型预测值，计算方法为$X\theta$；
- `loss`：预测值与真实值之间的误差，计算方法为$h-y$；
- `gradient`：误差对模型参数的梯度，计算方法为$\frac{1}{m}X^Tloss$；
- `theta`：根据梯度下降算法更新后的模型参数。

该算法是一种迭代优化算法，每次迭代都根据当前参数的梯度和学习率来更新模型参数，直到达到最小化损失函数的目标。该算法适用于线性回归和逻辑回归等监督学习任务。