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01.fit_a_line/README.cn.md

@@ -177,7 +177,7 @@ PaddlePaddle提供了读取数据者发生器机制来读取训练数据。读
 feed_order=['x', 'y']
 ```
 
-除此之外，可以定义一个事件相应器来处理类似`打印训练进程`的事件：
+除此之外，可以定义一个事件响应器来处理类似`打印训练进程`的事件：
 
 ```python
 # Specify the directory to save the parameters

01.fit_a_line/index.cn.html

@@ -219,7 +219,7 @@ PaddlePaddle提供了读取数据者发生器机制来读取训练数据。读
 feed_order=['x', 'y']
 ```
 
-除此之外，可以定义一个事件相应器来处理类似`打印训练进程`的事件：
+除此之外，可以定义一个事件响应器来处理类似`打印训练进程`的事件：
 
 ```python
 # Specify the directory to save the parameters

02.recognize_digits/README.cn.md

@@ -249,7 +249,7 @@ def optimizer_program():
 
 ### 数据集 Feeders 配置
 
-下一步，我们开始训练过程。`paddle.dataset.movielens.train()`和`paddle.dataset.movielens.test()`分别做训练和测试数据集。这两个函数各自返回一个reader——PaddlePaddle中的reader是一个Python函数，每次调用的时候返回一个Python yield generator。
+下一步，我们开始训练过程。`paddle.dataset.mnist.train()`和`paddle.dataset.mnist.test()`分别做训练和测试数据集。这两个函数各自返回一个reader——PaddlePaddle中的reader是一个Python函数，每次调用的时候返回一个Python yield generator。
 
 下面`shuffle`是一个reader decorator，它接受一个reader A，返回另一个reader B。reader B 每次读入`buffer_size`条训练数据到一个buffer里，然后随机打乱其顺序，并且逐条输出。
 

02.recognize_digits/index.cn.html

@@ -291,7 +291,7 @@ def optimizer_program():
 
 ### 数据集 Feeders 配置
 
-下一步，我们开始训练过程。`paddle.dataset.movielens.train()`和`paddle.dataset.movielens.test()`分别做训练和测试数据集。这两个函数各自返回一个reader——PaddlePaddle中的reader是一个Python函数，每次调用的时候返回一个Python yield generator。
+下一步，我们开始训练过程。`paddle.dataset.mnist.train()`和`paddle.dataset.mnist.test()`分别做训练和测试数据集。这两个函数各自返回一个reader——PaddlePaddle中的reader是一个Python函数，每次调用的时候返回一个Python yield generator。
 
 下面`shuffle`是一个reader decorator，它接受一个reader A，返回另一个reader B。reader B 每次读入`buffer_size`条训练数据到一个buffer里，然后随机打乱其顺序，并且逐条输出。