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fix a inaccuracy description in recognize digits

01.fit_a_line/README.md

@@ -29,7 +29,7 @@ $$\hat{Y} = \omega_1X_{1} + \omega_2X_{2} + \ldots + \omega_{13}X_{13} + b$$
 
 $\hat{Y}$ 表示模型的预测结果，用来和真实值$Y$区分。模型要学习的参数即：$\omega_1, \ldots, \omega_{13}, b$。
 
-建立模型后，我们需要给模型一个优化目标，使得学到的参数能够让预测值$\hat{Y}$尽可能地接近真实值$Y$。这里我们引入损失函数（[Loss Function](https://en.wikipedia.org/wiki/Loss_function)，或Cost Function）这个概念。 输入任意一个数据样本的目标值$y_{i}$和模型给出的预测值$\hat{y_{i}}$，损失函数输出一个非负的实值。这个实质通常用来反映模型误差的大小。
+建立模型后，我们需要给模型一个优化目标，使得学到的参数能够让预测值$\hat{Y}$尽可能地接近真实值$Y$。这里我们引入损失函数（[Loss Function](https://en.wikipedia.org/wiki/Loss_function)，或Cost Function）这个概念。 输入任意一个数据样本的目标值$y_{i}$和模型给出的预测值$\hat{y_{i}}$，损失函数输出一个非负的实值。这个实值通常用来反映模型误差的大小。
 
 对于线性回归模型来讲，最常见的损失函数就是均方误差（Mean Squared Error， [MSE](https://en.wikipedia.org/wiki/Mean_squared_error)）了，它的形式是：
 

01.fit_a_line/index.html

@@ -71,7 +71,7 @@ $$\hat{Y} = \omega_1X_{1} + \omega_2X_{2} + \ldots + \omega_{13}X_{13} + b$$
 
 $\hat{Y}$ 表示模型的预测结果，用来和真实值$Y$区分。模型要学习的参数即：$\omega_1, \ldots, \omega_{13}, b$。
 
-建立模型后，我们需要给模型一个优化目标，使得学到的参数能够让预测值$\hat{Y}$尽可能地接近真实值$Y$。这里我们引入损失函数（[Loss Function](https://en.wikipedia.org/wiki/Loss_function)，或Cost Function）这个概念。 输入任意一个数据样本的目标值$y_{i}$和模型给出的预测值$\hat{y_{i}}$，损失函数输出一个非负的实值。这个实质通常用来反映模型误差的大小。
+建立模型后，我们需要给模型一个优化目标，使得学到的参数能够让预测值$\hat{Y}$尽可能地接近真实值$Y$。这里我们引入损失函数（[Loss Function](https://en.wikipedia.org/wiki/Loss_function)，或Cost Function）这个概念。 输入任意一个数据样本的目标值$y_{i}$和模型给出的预测值$\hat{y_{i}}$，损失函数输出一个非负的实值。这个实值通常用来反映模型误差的大小。
 
 对于线性回归模型来讲，最常见的损失函数就是均方误差（Mean Squared Error， [MSE](https://en.wikipedia.org/wiki/Mean_squared_error)）了，它的形式是：
 

02.recognize_digits/README.md

@@ -36,7 +36,7 @@ $$ y_i = \text{softmax}(\sum_j W_{i,j}x_j + b_i) $$
 
 其中 $ \text{softmax}(x_i) = \frac{e^{x_i}}{\sum_j e^{x_j}} $
 
-对于有 $N$ 个类别的多分类问题，指定 $N$ 个输出节点，$N$ 维输入特征经过softmax将归一化为 $N$ 个[0,1]范围内的实数值，分别表示该样本属于这 $N$ 个类别的概率。此处的 $y_i$ 即对应该图片为数字 $i$ 的预测概率。
+对于有 $N$ 个类别的多分类问题，指定 $N$ 个输出节点，$N$ 维结果向量经过softmax将归一化为 $N$ 个[0,1]范围内的实数值，分别表示该样本属于这 $N$ 个类别的概率。此处的 $y_i$ 即对应该图片为数字 $i$ 的预测概率。
 
 在分类问题中，我们一般采用交叉熵代价损失函数（cross entropy），公式如下：
 

02.recognize_digits/index.html

@@ -78,7 +78,7 @@ $$ y_i = \text{softmax}(\sum_j W_{i,j}x_j + b_i) $$
 
 其中 $ \text{softmax}(x_i) = \frac{e^{x_i}}{\sum_j e^{x_j}} $
 
-对于有 $N$ 个类别的多分类问题，指定 $N$ 个输出节点，$N$ 维输入特征经过softmax将归一化为 $N$ 个[0,1]范围内的实数值，分别表示该样本属于这 $N$ 个类别的概率。此处的 $y_i$ 即对应该图片为数字 $i$ 的预测概率。
+对于有 $N$ 个类别的多分类问题，指定 $N$ 个输出节点，$N$ 维结果向量经过softmax将归一化为 $N$ 个[0,1]范围内的实数值，分别表示该样本属于这 $N$ 个类别的概率。此处的 $y_i$ 即对应该图片为数字 $i$ 的预测概率。
 
 在分类问题中，我们一般采用交叉熵代价损失函数（cross entropy），公式如下：