TensorFlow.js：擬合數據的曲線
已知数据大致符合函数 y = ax3 + bx2 + cx + d.（模型）
一，设置 a，b，c，d 为 tf 变量，在学习中需要一直改变
二，建立预测模型（predict），返回一个函数（返回 tf 操作数）
三，建立训练模块
- 定义损失函数 loss，返回一个 tf 数值，mean squared error (MSE)
- 定义一个优化器，tf 内置一些优化器，如 Stochastic Gradient Descent (SGD)
- 定义训练循环，循环中优化预测值（optimizer + predict + loss）
最后得到结果