AI/ML
보통
코딩
선형 회귀 구현
경사 하강법으로 선형 회귀를 구현하세요
30분
100점
120개 테스트케이스
#3679
문제 설명
경사 하강법(Gradient Descent)을 사용하여 단순 선형 회귀를 구현하세요.
선형 회귀
y = wx + b
손실 함수: MSE = (1/n) Σ(y - ŷ)²
기울기: ∂MSE/∂w, ∂MSE/∂b
요구사항
- 가중치 w와 편향 b 학습
- 학습률(learning rate) 적용
- 지정된 에포크만큼 반복
- 최종 w, b와 MSE 출력
입력
첫째 줄: 데이터 수 N, 학습률, 에포크 수
다음 N줄: x, y 값
출력
w, b, MSE (소수점 4자리)
예제 테스트케이스
예제 1
입력
14 -882 -459 -1000 604 19 214 -803 142 126 63 251 -687 630 215
출력
-1567
예제 2
입력
57 352 -234 -636 859 687 558 247 412 -922 -128 -421 690 505 -371 -811 -928 885 233 408 25 -459 14 -986 -690 308 -373 -298 -315 604 218 356 -530 845 666 549 -69 -937 986 832 -547 -375 -301 -96 -767 -870 -387 -200 -928 -84 252 -503 -866 601 -80 297 329 -710
출력
-3104
예제 3
입력
21 -798 -497 211 -965 -739 -686 928 -342 -694 77 -620 639 808 780 -748 442 681 965 -19 948 -188
출력
183
힌트
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