Как заставить нейронку на Python подгонять коэффициенты уравнений?
Господи, опять велосипед....
Ну поставили вы в теге "машинное обучение". Значит понимаете, что начинается все не с нейронных сетей, а со статистики. Там ваша задача, которая называется задачей регрессии,  120 лет как решается элементарно. 
В sklearn есть функция LinearRegression.
В numpy есть модуль numpy.linalg.linalg, в котором есть нужные реализации 

Не хотите готовую функцию -  пишите свою, материала в сети тоже навалом:
https://towardsdatascience.com/linear-regression-f...
https://machinelearningmastery.com/implement-simpl...

Причем тут "случайно сгенерированный график" - вообще не понятно. Да и как вы собрались графики сравнивать, если график это рисунок. А сравнивать можно данные. И не надо сразу браться за нелинейные функции, начните с простейших, с линейных, потом -  доберетесь и до квадратичных и до нескольких переменных. В общем -  рекомендую потратить время и разобраться с азов, что-бы потом не выглядеть вот так:
Рекомендую scipy.optimize.least_squares(). Нелинейную регрессию умеет.