代价函数中为什么要除以2m的原因是为了降低求解过程中的计算复杂度。 在机器学习中，我们通常使用最小化代价函数的方法来拟合模型参数。 代价函数的定义是所有样本的预测值与真实值之间的差的平方和，除以样本总数。 除以2m是为了便于计算梯度下降算法中的导数，方便下一步的计算。 这只是为了数学上的方便，并不会影响模型的性能。