X = np.hstack((np.ones((m,1)),X))

这行代码是将一个大小为(m,n)的矩阵X的左边添加一列全为1的列向量，得到一个大小为(m,n+1)的新矩阵。这通常用于线性回归中的特征缩放和偏置项处理。其中，m为样本数量，n为特征数量。np.ones((m,1))创建了一个大小为(m,1)的全为1的列向量，而np.hstack()函数则是水平（横向）拼接两个矩阵的函数。

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X_train = np.hstack([X_train, np.ones((X_train.shape[0], 1))]) X_val = np.hstack([X_val, np.ones((X_val.shape[0], 1))]) X_test = np.hstack([X_test, np.ones((X_test.shape[0], 1))]) X_dev = np.hstack([X_dev, np.ones((X_dev.shape[0], 1))])

这段代码是在将训练数据集、验证数据集、测试数据集和开发数据集的特征矩阵中添加一列全为1的偏置列，以便进行线性回归模型的训练。其中，np.hstack()函数是将两个矩阵按水平方向拼接起来，np.ones()函数生成一个全为1的矩阵，其形状为(X.shape[0],1)。因此，代码中的np.ones((X_train.shape[0], 1))就是一个形状为(X_train.shape[0],1)的全为1的矩阵，通过np.hstack()函数与X_train拼接在一起，形成了一个新的特征矩阵。同理，对其余的数据集也执行了相同的操作。

解释代码 X = np.hstack((np.ones((X.shape[0], 1)), X))

这行代码的作用是在 X 矩阵的左侧添加一列全为 1 的向量，使得 X 矩阵的列数增加 1。其中，np.ones((X.shape[0], 1)) 生成一个形状为 (X.shape[0], 1) 的全为 1 的矩阵，np.hstack() 函数将两个矩阵按列方向拼接起来。