diff --git a/SUMMARY.md b/SUMMARY.md
index 10e52c3..360c229 100644
--- a/SUMMARY.md
+++ b/SUMMARY.md
@@ -21,7 +21,7 @@
   * [4.2 SparkGraphX计算生成最短路径](/chapter4/4.2SparkGraphX计算生成最短路径.md)
 * [第五章 Spark机器学习实战](/chapter5/5Spark机器学习实战简介.md)
   * [5.1 Spark机器学习入门](/chapter5/5.1Spark机器学习入门.md)
-  * [5.2 Spark机器学习实战](/chapter5/5.2Spark机器学习实战.md)
+  * [5.2 Spark机器学习 - 坦克卫星图片识别分类](/chapter5/5.2Spark机器学习实战.md)
 
 
 
diff --git a/chapter5/5.1Spark机器学习入门.md b/chapter5/5.1Spark机器学习入门.md
index a736eca..26c6b94 100644
--- a/chapter5/5.1Spark机器学习入门.md
+++ b/chapter5/5.1Spark机器学习入门.md
@@ -12,7 +12,10 @@
 
 可以看出机器学习强调三个关键词：算法、经验、性能，其处理过程如下图所示。
 
-![](https://www.educoder.net/api/attachments/462336)
+
+<p align="center" >
+<img  style="border: 2px solid #ddd;padding: 5px; background: #fff;" src="https://www.educoder.net/api/attachments/462336" alt=""  height="60%" width="60%"  />
+</p>
 
 
 上图表明机器学习是数据通过算法构建出模型并对模型进行评估，评估的性能如果达到要求就拿这个模型来测试其他的数据，如果达不到要求就要调整算法来重新建立模型，再次进行评估，如此循环往复，最终获得满意的经验来处理其他的数据。
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 是无监督学习，无监督学习不指定目标值或预先无法知道目标值，它可以把相似或相近的数据划分到相同的组里，聚类就是解决这一类问题的方法之一。
 
 
-![](https://www.educoder.net/api/attachments/462347)
 
+<p align="center" >
+<img  style="border: 2px solid #ddd;padding: 5px; background: #fff;" src="https://www.educoder.net/api/attachments/462347" alt=""  height="60%" width="60%"  />
+</p>
 
 
 ### 5.1.3 如何选择合适的算法
 
 当我们接到一个数据分析或挖掘的任务或需求时，如果希望用机器学习来处理，首先 要做的是根据任务或需求选择合适算法，选择算法一般步骤如下图所示：
 
-![](https://www.educoder.net/api/attachments/462355)
+
+
+<p align="center" >
+<img  style="border: 2px solid #ddd;padding: 5px; background: #fff;" src="https://www.educoder.net/api/attachments/462355" alt=""  height="60%" width="60%"  />
+</p>
+
 
 
 
diff --git a/chapter5/5.2Spark机器学习实战.md b/chapter5/5.2Spark机器学习 - 坦克卫星图片识别分类.md
similarity index 98%
rename from chapter5/5.2Spark机器学习实战.md
rename to chapter5/5.2Spark机器学习 - 坦克卫星图片识别分类.md
index 2ec12c2..94582a7 100644
--- a/chapter5/5.2Spark机器学习实战.md
+++ b/chapter5/5.2Spark机器学习 - 坦克卫星图片识别分类.md	
@@ -1,7 +1,6 @@
 
-## 5.1 Spark机器学习实战
+## 5.1 Spark机器学习 - 坦克卫星图片识别分类
 
-坦克图片识别分类
 
 ### 5.1.1 数据集介绍