diff --git a/Day81-90/85.回归模型.md b/Day81-90/85.回归模型.md
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@@ -276,15 +276,29 @@ $$
 \text{MAE} = \frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} \lvert y_{i} - \hat{y}_{i} \rvert
 $$
 
-4. 决定系数（R-Squared, $\small{R^2}$）。 $\small{R^2}$ 是一个相对指标，用于衡量模型对数据的拟合程度，其值越接近 1 越好。 $\small{R^2}$ 的计算公式为：
+4. 决定系数（R-Squared, $\small{R^{2}}$）。 $\small{R^{2}}$ 是一个相对指标，用于衡量模型对数据的拟合程度，其值越接近 1 越好。 $\small{R^{2}}$ 的计算公式为：
 
 $$
 R^{2} = 1 - \frac{\text{SS}_{\text{res}}}{\text{SS}_{\text{tot}}}
 $$
 
-其中， $\small{\text{SS}_{\text{res}} = \sum_{i=1}^{m}(y_{i} - \hat{y}_{i})^2}$ 为残差平方和， $\small{\text{SS}_{\text{tot}} = \sum_{i=1}^{m} (y_{i} - \bar{y})^{2}}$ 为总平方和，如下图所示。下图左边红色正方形的面积之和代表总平方和，右边蓝色正方形的面积之和代表残差的平方和，很显然，模型拟合的效果越好， $\small{\frac{\text{SS}_{\text{res}}}{\text{SS}_{\text{tot}}}}$ 的值就越接近 0， $\small{R^{2}}$ 的值就越接近 1。通常 $\small{R^{2} \ge 0.8}$ 时，我们认为模型的拟合效果已经很不错了。
-    
-    <img src="res/05_regression_r2.png" style="zoom:40%;">
+其中， 
+
+$$
+\small{\text{SS}_{\text{res}} = \sum_{i=1}^{m}(y_{i} - \hat{y}_{i})^2}
+$$
+
+为残差平方和；
+
+$$
+\small{\text{SS}_{\text{tot}} = \sum_{i=1}^{m} (y_{i} - \bar{y})^{2}}
+$$
+
+为总平方和，如下图所示。
+
+<img src="res/05_regression_r2.png" style="zoom:40%;">
+
+上图左边红色正方形的面积之和代表总平方和，右边蓝色正方形的面积之和代表残差的平方和，很显然，模型拟合的效果越好，残差平方和除以总平方和的值就越接近 0， $\small{R^{2}}$ 的值就越接近 1。通常 $\small{R^{2} \ge 0.8}$ 时，我们认为模型的拟合效果已经很不错了。
 
 可以使用 scikit-learn 中封装好的函数计算出均方误差、平均绝对误差和 $\small{R^{2}}$ 的值，代码如下所示。