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MarkDown/第一章_数学基础.md

@@ -81,18 +81,18 @@ $$A\_{m\times n}\thickapprox U_{m \times r}\sum\_{r\times r}V\_{r \times n}^T$$
 当变量$x$的值为100的概率不为1,比如为50的概率是0.5,为100的概率是0.5,那么这个变量就是会随不同条件而变化的,是随机变量,取到50或者100的概率都是0.5,即50%。  
 ## 1.12 常见概率分布？  
 (https://wenku.baidu.com/view/6418b0206d85ec3a87c24028915f804d2b168707)  
-![常见概率分布](./images/prob_distribution_1.png)  
-![常见概率分布](./images/prob_distribution_2.png)  
-![常见概率分布](./images/prob_distribution_3.png)  
-![常见概率分布](./images/prob_distribution_4.png)  
-![常见概率分布](./images/prob_distribution_5.png)  
-![常见概率分布](./images/prob_distribution_6.png)  
-![常见概率分布](./images/prob_distribution_7.png)  
+![常见概率分布](./img/ch1/prob_distribution_1.png)  
+![常见概率分布](./img/ch1/prob_distribution_2.png)  
+![常见概率分布](./img/ch1/prob_distribution_3.png)  
+![常见概率分布](./img/ch1/prob_distribution_4.png)  
+![常见概率分布](./img/ch1/prob_distribution_5.png)  
+![常见概率分布](./img/ch1/prob_distribution_6.png)  
+![常见概率分布](./img/ch1/prob_distribution_7.png)  
 
 ## 1.13 举例理解条件概率  
-条件概率公式如下：$$P(A/B) = P(A\bigcap B) / P(B)$$  
+条件概率公式如下：$$P(A/B) = P(A\cap B) / P(B)$$  
 说明：在同一个样本空间$\Omega$中的事件或者子集$A$与$B$，如果随机从$\Omega$中选出的一个元素属于$B$，那么下一个随机选择的元素属于$A$ 的概率就定义为在$B$的前提下$A$的条件概率。  
-<div align="center">![条件概率](./images/conditional_probability.jpg)  </div>
+<div align="center">![条件概率](./img/ch1/conditional_probability.jpg)  </div>
 
 根据文氏图，可以很清楚地看到在事件B发生的情况下，事件A发生的概率就是$P(A\bigcap B)$除以$P(B)$。  
 举例：一对夫妻有两个小孩，已知其中一个是女孩，则另一个是女孩子的概率是多少？（面试、笔试都碰到过）  

README.md

@@ -9,22 +9,20 @@ You can use the [editor on GitHub](https://github.com/scutan90/DeepLearning-500-
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 # 接下来，将提供MD版本，大家一起编辑完善，敬请期待！
-# 希望踊跃提建议，在已提交MD版本补充修改内容！
+# 希望踊跃提建议，补充修改内容！
 
 ### 已提交MD版本章节：
 #### 第一章 数学基础	
 #### 第三章 深度学习基础
 #### 第十章 迁移学习
-### 感谢以上贡献者，有些公式显示还有问题，正在修改中......
+### 感谢以上贡献者1
 
 寻求有愿意继续完善的朋友、编辑、写手，合作出书；如有意合作，完善出书（成为共同作者），
 
 请联系scutjy2015@163.com　；　加微信Tan：tan_weixin88
 
 微信交流群：《深度学习500问》交流群  
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 2018.10.23  Tan 
 
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