動機 うちの会社でJDLA E資格対策のために使わせて頂いている教材に特になんの説明も無くfunctools.partialが出てきていて、歴代の受験者が なんだろう、コレ...? となっていたので解説記事を作ることにした。 やりたいこと 単純な線形回帰問題を最急降下法か何かで実装しようとしているとする。 線形回帰の仮説(hypothesis)をこんな感じで実装した。 import numpy as np def hypothesis(X, W, b): """仮説関数 線形回帰の仮説(WX + b)を計算して結果を返す Args: X (numpy.ndarray): 学習データ(データ数, 項目数) W (numpy.ndarray): 重み(データの項目数,1) b (numpy.ndarray): バイアス(1,1) Returns: numpy.ndaray: 仮説の計算結果(デ