import unittest
import numpy as np
import user_code  # ÑÑÑÐ´ÐµÐ½ÑÑÑÐºÐ¸Ð¹ ÐºÐ¾Ð´

def _dynamic(tc, ok, ok_msg, fail_msg):
    tc._testMethodName = ok_msg if ok else fail_msg
    (tc.assertTrue if ok else tc.fail)(tc._testMethodName)

class TestGradientDescent(unittest.TestCase):

    def test_hyperparameters(self):
        alpha = getattr(user_code, "alpha", None)
        iterations = getattr(user_code, "iterations", None)

        reasons = []
        if alpha is None or not (0 < alpha < 1):
            reasons.append(f"alpha should be a small positive value, got {alpha}")
        if iterations is None or iterations < 10:
            reasons.append(f"iterations should be >= 100, got {iterations}")

        _dynamic(self, not reasons,
                 "PASS: hyperparameters are reasonable",
                 "FAIL: " + "; ".join(reasons))

    def test_predictions_shape(self):
        x = user_code.x
        y_final = getattr(user_code, "y_final", None)
        ok = isinstance(y_final, np.ndarray) and y_final.shape == x.shape
        _dynamic(self, ok,
                 "PASS: y_final shape matches x",
                 f"FAIL: y_final has wrong shape {None if y_final is None else y_final.shape}")

    def test_learned_parameters(self):
        m = getattr(user_code, "m", None)
        b = getattr(user_code, "b", None)

        # ÐÑÑÐºÑÐ²Ð°Ð½Ð° Ð»ÑÐ½ÑÑ: y â 5x + 25
        reasons = []
        if m is None or not np.isclose(m, 5.0, rtol=0.1):
            reasons.append(f"slope m expected â 5.0, got {m}")
        if b is None or not np.isclose(b, 25.0, rtol=0.1):
            reasons.append(f"intercept b expected â 25.0, got {b}")

        _dynamic(self, not reasons,
                 "PASS: learned m and b are correct",
                 "FAIL: " + "; ".join(reasons))


test_code.py

データサイエンスに不可欠な数学的基礎を習得します。関数、微積分、線形代数、確率、次元削減の主要な概念を探求します。理論的理解と実践的なコーディング経験の両方を構築し、データ分析、複雑なシステムのモデリング、機械学習における高度な手法の適用能力を強化します。

数学関数の基礎を探求します。さまざまな種類の代数関数および超越関数、その性質、およびそれらをPythonで実装して実世界の問題を解決する方法について学びます。

集合と級数の概念を基礎的な操作から実践的な応用まで習得します。Pythonで集合演算を実装し、等差数列および等比数列を扱う実践的な経験を得られます。

極限、導関数、積分、偏導関数についての確かな理解を身につけます。これらの概念をPythonで実装し、勾配降下法による最適化への応用を通じて理論と実践を結びつけます。

ベクトル、行列、変換に関する強固な知識の構築。分解法および固有値解析の学習。Pythonによるコーディング課題や実践的なデータサイエンス応用を通じた概念の強化。

確率論と統計学を深く学びます。条件付き確率、ベイズの定理、統計的指標を学習します。Pythonで主要な概念を実装し、分布をシミュレーションし、課題やクイズを通じてスキルを強化します。

チャレンジ：勾配降下法による直線の当てはめ

解答