TensorFlow 实战：回归问题的深度学习算法

概述：
深度学习已经成为解决各种机器学习问题的主流方法之一。在本篇文章中，我们将介绍如何使用 TensorFlow 框架来解决回归问题。回归问题是指通过训练模型预测连续数值输出的问题，如房屋价格预测、股票价格预测等。我们将从数据准备开始，使用 TensorFlow 构建神经网络模型，最后通过训练和评估来解决回归问题。

数据准备：
在解决回归问题之前，首先需要准备好相应的数据集。通常，数据集包含了输入特征和对应的输出标签。在本例中，我们使用一个简单的示例数据集，该数据集包含了一系列房屋的面积和对应的价格。我们将利用这个数据集来训练模型，使其能够根据输入的房屋面积预测出房屋的价格。

import numpy as np

# 创建示例数据集
area = np.array([[30]