y_pred = a * x + b            # 예측 값을 구하는 식입니다.
error = y - y_pred            # 실제 값과 비교한 오차를 error로 놓습니다.

a_diff = (2/n) * sum(-x * (error))  # 오차 함수를 a로 편미분한 값입니다.
b_diff = (2/n) * sum(-(error))      # 오차 함수를 b로 편미분한 값입니다.

lr = 0.03               # 학습률을 정합니다.
a = a - lr * a_diff     # 학습률을 곱해 기존의 a 값을 업데이트합니다.
b = b - lr * b_diff     # 학습률을 곱해 기존의 b 값을 업데이트합니다.