下面这个示例的思路，先讲解一下，不然不知道它们在干嘛：）
先给出一个线性方程（1），如下图：
利用这个方程生成一堆数据集，然后再建立一个线性回归模型（2），如下图：
等价于下面这样：
（注：上图中的b1 , b2 ... 其实相同）
再利用随机梯度下降法，进行迭代运算，计算预测值yhat，直到下面的损失函数
不断减小（即：收敛)，然后看看这时得到的参数w(是一个向星)以及偏置值b是否跟线性方程中设定的参数[2, -3.4]以及4.2相同，如果很接近，说明我们用深度学习算法，基于一堆数据成功预测出了想要的结果（即：线性回归成功），这种已知答案，利用一堆数据进行训练的学习方法，也称为有监督学习。