Xval_1 = np.hstack((np.ones((21,1)),Xval))#初始化交叉验证集 error_train, error_val = learningCurve(X_1, y, Xval_1, yval, Lambda)

这段代码是在使用线性回归模型进行交叉验证时，将交叉验证集的特征矩阵 Xval 增加一列全为 1 的一列，然后调用 learningCurve 函数进行学习曲线的绘制。其中 Lambda 是正则化参数。

具体来说，np.hstack 是 numpy 库中的函数，可以将两个矩阵水平合并（即横向拼接）。在这里，我们将一个全为 1 的列向量和 Xval 矩阵水平合并，得到一个新的矩阵 Xval_1，其第一列全为 1，其余列为 Xval 矩阵的列。这个操作是为了方便后续的线性回归计算。

然后，我们调用 learningCurve 函数，该函数会对训练集和交叉验证集进行多次拆分，得到不同大小的子集，然后对每个子集分别训练模型，计算训练误差和交叉验证误差，并将它们保存在 error_train 和 error_val 中。最终，我们可以将这些误差结果绘制成学习曲线，用于分析模型的表现。

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Xval_1 = np.hstack((np.ones((21,1)),Xval))

这行代码的作用是在 `Xval` 数组的左侧添加一列全为 1 的列向量，使得 `Xval` 数组的列数增加 1，方便后续计算。这个新添加的列向量是用 `np.ones((21,1))` 生成的，表示有 21 行、1 列的全为 1 的数组。`np.hstack` 函数将这个全为 1 的数组和 `Xval` 数组按列方向进行拼接，得到一个新的数组 `Xval_1`。

cur_C = opt.C(c); cur_nu = opt.nu(n); mean_Xbase_rec = zeros(size(Sig_Ybase, 1), opt.pca_d(d)); mean_Xhold_rec = zeros(size(Sig_Yhold, 1), opt.pca_d(d)); mean_Xhold = zeros(size(Sig_Yhold, 1), opt.pca_d(d)); mean_Xval_rec = zeros(size(Sig_Yval, 1), opt.pca_d(d)); mean_Xval = zeros(size(Sig_Yval, 1), opt.pca_d(d));

这段代码定义了变量 cur_C 和 cur_nu，它们分别为 opt.C(c) 和 opt.nu(n) 的值。接下来，创建了一些大小为 (size(Sig_Ybase, 1), opt.pca_d(d)) 的零矩阵，包括 mean_Xbase_rec、mean_Xhold_rec、mean_Xhold、mean_Xval_rec 和 mean_Xval。这些矩阵用于存储计算后的结果。