1D 선형 회귀 — 정규방정식 (closed-form)

데이터 $(x_1, y_1), \dots, (x_n, y_n)$ 을 가장 잘 지나는 직선 $y = wx + b$ 를 찾습니다. MSE를 최소화하는 해는 미분 = 0 으로 닫힌 식(closed-form)이 존재합니다:

$w = \frac{\sum (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sum (x_i - \bar{x})^2}, \qquad b = \bar{y} - w \bar{x}$

분자는 공분산, 분모는 $x$의 분산. 즉 $w = \mathrm{Cov}(x, y) / \mathrm{Var}(x)$.

과제

함수 fit(x, y) -> (w, b)를 완성하세요. 두 입력은 같은 길이의 1D 배열, 반환은 (float, float) 튜플.

• NumPy 벡터 연산만 사용.
• 반복 없이 한 줄 공식으로 계산 가능.

테스트 케이스