清晨，伴随着温柔的阳光，吃完早饭前往服务外包实验室进行新的一天的学习。到了实验室打开电脑，迎接我的不仅是新的一天，更是许多新的知识。
打开吴恩达老师在网上共享的有关机器学习的视频，我开始了新一天的学习。今天学习的是机器学习中有关梯度下降和正规方程的知识。通过对于房价预测这个问题的引入，我了解到了机器学习如何应用到日常生活中去。为了更准确的预测房价的问题，我开始学习梯度下降的有关解法。梯度下降就是通过公式来逐渐接近局部最低点。
了解了梯度下降的有关公式后，吴恩达老师又给我们讲述了另一种解决办法——正规方程。学习完正规方程的解法后，我感觉正规方程的解法比梯度下降简单很多。可后来仔细一想后我发现虽然正规方程较为简便，但是面对大批量的数据时，计算机运算矩阵的逆矩阵时就会变得很慢。所以面对大量的数据时，梯度下降是更好的选择。
在学习了梯度下降和正规方程的理论知识后，我开始做相关的题目。通过做题目，我明白了机器学习能解决的问题种类，同时，我也更好的将机器学习的理论知识实践化。通过做题我学到了如何运用机器学习的知识。我也明白了当我们面对同一个问题时，没有固定的解决办法，每个方法都有每个方法的优缺点，我们要合理的去分析问题，选择最合适的方法去解决。