Validation 学习曲线

我在第6周，在Coursera的机器学习课程中做练习5。你能帮我解决我的两个问题吗

1/我得到了错误的训练曲线（蓝色）和验证曲线（橙色），如下所示。（我对θ值使用正规方程。我如何修正它

J_train = numpy.zeros((12, 1))
J_cv = numpy.zeros((12, 1))
NumberOfExamples = numpy.zeros((12, 1))

for i in range (12):
    
    Xtrain = X[0:i+1]
    Ytrain = y[0:i+1]
    theta = inv(Xtrain.T * Xtrain ) * Xtrain.T * Ytrain
    J_train[i] = (1/(2*m)) * numpy.sum(numpy.power((Xtrain * theta - Ytrain) , 2))
    J_cv[i] = (1/(2*m)) * numpy.sum(numpy.power((Xval * theta - yval) , 2))
    NumberOfExamples[i] = i + 1

plt.plot(NumberOfExamples, J_train, NumberOfExamples, J_cv) 

但应该是这样的：

2/在这种情况下，为了计算训练示例的成本和验证集的成本，我们为什么不像往常一样在X（值为1的列）和θ（s）中添加“偏差”

多谢各位