# x 값이 총 몇 개인지 셉니다.
n = len(x)

# 경사 하강법을 시작합니다.
for i in range(epochs):        # 에포크 수만큼 반복합니다.
    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. 
    
    a = a - lr * a_diff   # 학습률을 곱해 기존의 a 값을 업데이트합니다.
    b = b - lr * b_diff   # 학습률을 곱해 기존의 b 값을 업데이트합니다.
    
    if i % 100 == 0:      # 100번 반복될 때마다 현재의 a 값, b 값을 출력합니다.
        print("epoch=%.f, 기울기=%.04f, 절편=%.04f" % (i, a, b))
        
# 앞서 구한 최종 a 값을 기울기, b 값을 y 절편에 대입해 그래프를 그립니다.
y_pred = a * x + b      

# 그래프를 출력합니다.
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, y_pred,'r')
plt.show()