grad = 1/m * np.dot(X.transpose(),(predictions - y))

这是一个用于计算线性回归模型参数梯度的公式，其中：

- X 是一个 m x n 的矩阵，表示 m 个样本的 n 个特征值；
- y 是一个 m x 1 的向量，表示 m 个样本的真实标签；
- predictions 是一个 m x 1 的向量，表示 m 个样本的预测标签；
- m 表示样本数量；
- np.dot() 表示矩阵乘法。

该公式可以分为两部分：

1. (predictions - y) 是一个 m x 1 的向量，表示预测值与真实值之间的误差；
2. np.dot(X.transpose(),(predictions - y)) 是一个 n x 1 的向量，表示特征值对误差的贡献程度，即梯度。

最终，grad 是一个 n x 1 的向量，表示每个特征值对模型的影响大小，用于更新模型参数。