主要介绍了Python中的偏函数,示例代码基于Python2.x版本,需要的朋友可以参考下

本文来自于网络，文章详细介绍了使用Python实现机器学习算法的损失函数、反向传播过程等相关知识。在这一章节里，我们将实现一个简单的神经网络架构，将2维的输入向量映射成二进制输出值。我们的神经网络有2个输入神经元，含6个隐藏神经元隐藏层及1个输出神经元。我们将通过层之间的权重矩阵来表示神经网络结构。在下面的例子中，输入层和隐藏层之间的权重矩阵将被表示为W，隐藏层和输出层之间的权重矩阵为W。除了连接神经元的权重向量外，每个隐藏和输出的神经元都会有一个大小为1的偏置量。我们的训练集由m=750个样本

Python的functools模块提供了很多有用的功能，其中一个就是偏函数（Partial function）。要注意，这里的偏函数和数学意义上的偏函数不一样。 在介绍函数参数的时候，我们讲到，通过设定参数的默认值，可以降低函数调用的难度。而偏函数也可以做到这一点。举例如下： int()函数可以把字符串转换为整数，当仅传入字符串时，int()函数默认按十进制转换： >>> int('12345') 12345 但int()函数还提供额外的base参数，默认值为10。如果传