Update 8.降维.md

docs/8.降维.md

@@ -301,7 +301,8 @@ X_preimage = rbf_pca.inverse_transform(X_reduced)
 你可以计算重建前图像误差：
 
 ```Python
->>> from sklearn.metrics import mean_squared_error >>> mean_squared_error(X, X_preimage) 32.786308795766132
+>>> from sklearn.metrics import mean_squared_error
+>>> mean_squared_error(X, X_preimage) 32.786308795766132
 ```
 
 现在你可以使用交叉验证的方格搜索来寻找可以最小化重建前图像误差的核方法和超参数。