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README.md

 # 深度学习入门
 
-1. 新手入门 [[src](fit_a_line/)] [[html](http://htmlpreview.github.io/?https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/fit_a_line/README.html)]
-1. 识别数字 [[src](recognize_digits/)] [[html](http://htmlpreview.github.io/?https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/recognize_digits/README.html)]
-1. 图像分类 [[src](image_classification/)] [[html](http://htmlpreview.github.io/?https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/image_classification/README.html)]
-1. 词向量 [[src](word2vec/)] [[html](http://htmlpreview.github.io/?https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/word2vec/README.html)]
-1. 情感分析 [[src](understand_sentiment/)] [[html](http://htmlpreview.github.io/?https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/understand_sentiment/README.html)]
-1. 语义角色标注 [[src](label_semantic_roles/)] [[html](http://htmlpreview.github.io/?https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/label_semantic_roles/README.html)]
-1. 机器翻译 [[src](machine_translation/)] [[html](http://htmlpreview.github.io/?https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/machine_translation/README.html)]
-1. 个性化推荐 [[src](recommender_system/)] [[html](http://htmlpreview.github.io/?https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/recommender_system/README.html)]
+1. 新手入门 [[fit_a_line](fit_a_line/)] [[html](http://htmlpreview.github.io/?https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/fit_a_line/README.html)]
+1. 识别数字 [[recognize_digits](recognize_digits/)] [[html](http://htmlpreview.github.io/?https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/recognize_digits/README.html)]
+1. 图像分类 [[image_classification](image_classification/)] [[html](http://htmlpreview.github.io/?https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/image_classification/README.html)]
+1. 词向量 [[word2vec](word2vec/)] [[html](http://htmlpreview.github.io/?https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/word2vec/README.html)]
+1. 情感分析 [[understand_sentiment](understand_sentiment/)] [[html](http://htmlpreview.github.io/?https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/understand_sentiment/README.html)]
+1. 语义角色标注 [[label_semantic_roles](label_semantic_roles/)] [[html](http://htmlpreview.github.io/?https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/label_semantic_roles/README.html)]
+1. 机器翻译 [[machine_translation](machine_translation/)] [[html](http://htmlpreview.github.io/?https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/machine_translation/README.html)]
+1. 个性化推荐 [[recommender_system](recommender_system/)] [[html](http://htmlpreview.github.io/?https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/recommender_system/README.html)]
 
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 <a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/"><img alt="知识共享许可协议" style="border-width:0" src="https://i.creativecommons.org/l/by-nc-sa/4.0/88x31.png" /></a><br /><span xmlns:dct="http://purl.org/dc/terms/" href="http://purl.org/dc/dcmitype/Text" property="dct:title" rel="dct:type">本教程</span> 由 <a xmlns:cc="http://creativecommons.org/ns#" href="http://book.paddlepaddle.org" property="cc:attributionName" rel="cc:attributionURL">PaddlePaddle</a> 创作，采用 <a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/">知识共享 署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际 许可协议</a>进行许可。

fit_a_line/README.md

 # 线性回归
 让我们从经典的线性回归（Linear Regression \[[1](#参考文献)\]）模型开始这份教程。在这一章里，你将使用真实的数据集建立起一个房价预测模型，并且了解到机器学习中的若干重要概念。
 
+本教程源代码目录在[book/fit_a_line](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/fit_a_line)， 初次使用请参考PaddlePaddle[安装教程](http://www.paddlepaddle.org/doc_cn/build_and_install/index.html)。
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 ## 背景介绍
 给定一个大小为$n$的数据集  ${\{y_{i}, x_{i1}, ..., x_{id}\}}_{i=1}^{n}$，其中$x_{i1}, \ldots, x_{id}$是第$i$个样本$d$个属性上的取值，$y_i$是该样本待预测的目标。线性回归模型假设目标$y_i$可以被属性间的线性组合描述，即
 

image_classification/README.md

 图像分类
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+本教程源代码目录在[book/image_classification](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/image_classification)， 初次使用请参考PaddlePaddle[安装教程](http://www.paddlepaddle.org/doc_cn/build_and_install/index.html)。
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 ## 背景介绍 
 
 图像相比文字能够提供更加生动、容易理解及更具艺术感的信息，是人们转递与交换信息的重要来源。在本教程中，我们专注于图像识别领域的一个重要问题，即图像分类。

label_semantic_roles/README.md

 # 语义角色标注
 
+本教程源代码目录在[book/label_semantic_roles](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/label_semantic_roles)， 初次使用请参考PaddlePaddle[安装教程](http://www.paddlepaddle.org/doc_cn/build_and_install/index.html)。
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 ## 背景介绍
 
 自然语言分析技术大致分为三个层面：词法分析、句法分析和语义分析。语义角色标注是实现浅层语义分析的一种方式。在一个句子中，谓词是对主语的陈述或说明，指出“做什么”、“是什么”或“怎么样，代表了一个事件的核心，跟谓词搭配的名词称为论元。语义角色是指论元在动词所指事件中担任的角色。主要有：施事者（Agent）、受事者（Patient）、客体（Theme）、经验者（Experiencer）、受益者（Beneficiary）、工具（Instrument）、处所（Location）、目标（Goal）和来源（Source）等。

machine_translation/README.md

 # 机器翻译
 
+本教程源代码目录在[book/machine_translation](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/machine_translation)， 初次使用请参考PaddlePaddle[安装教程](http://www.paddlepaddle.org/doc_cn/build_and_install/index.html)。
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 ## 背景介绍
 
 机器翻译（machine translation, MT）是用计算机来实现不同语言之间翻译的技术。被翻译的语言通常称为源语言（source language），翻译成的结果语言称为目标语言（target language）。机器翻译即实现从源语言到目标语言转换的过程，是自然语言处理的重要研究领域之一。

recognize_digits/README.md

 # 识别数字
 
+本教程源代码目录在[book/recognize_digits](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/recognize_digits)， 初次使用请参考PaddlePaddle[安装教程](http://www.paddlepaddle.org/doc_cn/build_and_install/index.html)。
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 ## 背景介绍
 当我们学习编程的时候，编写的第一个程序一般是实现打印"Hello World"。而机器学习（或深度学习）的入门教程，一般都是 [MNIST](http://yann.lecun.com/exdb/mnist/) 数据库上的手写识别问题。原因是手写识别属于典型的图像分类问题，比较简单，同时MNIST数据集也很完备。MNIST数据集作为一个简单的计算机视觉数据集，包含一系列如图1所示的手写数字图片和对应的标签。图片是28x28的像素矩阵，标签则对应着0~9的10个数字。每张图片都经过了大小归一化和居中处理。
 

recommender_system/README.md

 # 个性化推荐
 
+本教程源代码目录在[book/recommender_system](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/recommender_system)， 初次使用请参考PaddlePaddle[安装教程](http://www.paddlepaddle.org/doc_cn/build_and_install/index.html)。
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 ## 背景介绍
 
 在网络技术不断发展和电子商务规模不断扩大的背景下，商品数量和种类快速增长，用户需要花费大量时间才能找到自己想买的商品，这就是信息超载问题。为了解决这个难题，推荐系统（Recommender System）应运而生。

understand_sentiment/README.md

 # 情感分析
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+本教程源代码目录在[book/understand_sentiment](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/understand_sentiment)， 初次使用请参考PaddlePaddle[安装教程](http://www.paddlepaddle.org/doc_cn/build_and_install/index.html)。
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 ## 背景介绍
 在自然语言处理中，情感分析一般是指判断一段文本所表达的情绪状态。其中，一段文本可以是一个句子，一个段落或一个文档。情绪状态可以是两类，如（正面，负面），（高兴，悲伤）；也可以是三类，如（积极，消极，中性）等等。情感分析的应用场景十分广泛，如把用户在购物网站（亚马逊、天猫、淘宝等）、旅游网站、电影评论网站上发表的评论分成正面评论和负面评论；或为了分析用户对于某一产品的整体使用感受，抓取产品的用户评论并进行情感分析等等。表格1展示了对电影评论进行情感分析的例子：
 

word2vec/README.md

 # 词向量
 
+本教程源代码目录在[book/word2vec](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/word2vec)， 初次使用请参考PaddlePaddle[安装教程](http://www.paddlepaddle.org/doc_cn/build_and_install/index.html)。
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 ## 背景介绍
 
 本章我们介绍词的向量表征，也称为word embedding。词向量是自然语言处理中常见的一个操作，是搜索引擎、广告系统、推荐系统等互联网服务背后常见的基础技术。