定稿

algorithm.md

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 本章主要介绍`10`种常见的机器学习算法(模型)的原理，理解模型的原理对于以后使用一些机器学习库实现业务功能时是有好处的。
 
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 本章主要涉及的知识点有：
 
 - kNN
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 - 朴素贝叶斯分类器
 - 支持向量机
 - k-Means
-- AGNES
+- AGNES
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+本章的所有实训已在`educoder`平台上提供，若您感兴趣可以通过扫码查看整套课程。
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+<div align=center><img src="./img/1562573820.png", height="250" width="250"/></div>

metrics.md

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 - 常用分类性能评估指标
 - 常用回归性能评估指标
-- 常用聚类性能评估指标
+- 常用聚类性能评估指标
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+本章的所有实训已在`educoder`平台上提供，若您感兴趣可以通过扫码查看整套课程。
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+<div align=center><img src="./img/1562573820.png", height="250" width="250"/></div>

recommand.md

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 |《机器学习》---模型评估与选择|https://www.educoder.net/shixuns/cbsfh3r5/challenges|
 |《机器学习》---线性回归|https://www.educoder.net/shixuns/4awq25iv/challenges|
 |《机器学习》---逻辑回归|https://www.educoder.net/shixuns/tw9up75v/challenges|
+|《机器学习》---多分类学习|https://www.educoder.net/shixuns/bfyloih4/challenges|
 |《机器学习》---kNN算法|https://www.educoder.net/shixuns/aw9bxy75/challenges|
 |《机器学习》---决策树|https://www.educoder.net/shixuns/hl7wacq5/challenges|
 |《机器学习》---随机森林|https://www.educoder.net/shixuns/ya8h7utx/challenges|
+|《机器学习》---朴素贝叶斯分类器|https://www.educoder.net/shixuns/uyl5pk2q/challenges|
+|《机器学习》---支持向量机|https://www.educoder.net/shixuns/b6yi97f2/challenges|
+|《机器学习》---随机森林|https://www.educoder.net/shixuns/ya8h7utx/challenges|
 |《机器学习》---k-means|https://www.educoder.net/shixuns/k6fp4saq/challenges|
 |《机器学习》---AGNES|https://www.educoder.net/shixuns/qy9gozt8/challenges|
 |泰坦尼克号生还预测|https://www.educoder.net/shixuns/kz3fixv9/challenges|
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 也可通过扫码查看整套课程，二维码如下:
 
-<div align=center><img src="./img/999.png", height="250" width="250"/></div>
+<div align=center><img src="./img/1562573820.png", height="250" width="250"/></div>
 
 
 

titanic/introduction.md

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 泰坦尼克号数据集是目标是给出一个模型来预测某位泰坦尼克号的乘客在沉船事件中是生还是死。而且该数据集是一个非常好的数据集，能够让您快速的开始数据科学之旅。
 
-<div align=center><img src="../img/1000.jpg", height=400/></div>
+泰坦尼克生还预测实训已在`educoder`平台上提供，若您感兴趣可以进入链接：https://www.educoder.net/shixuns/kz3fixv9/challenges 进行体验。
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