diff --git a/src/Machine Learning/ML.02.md b/src/Machine Learning/ML.02.md
index e0eed86..2fecff9 100644
--- a/src/Machine Learning/ML.02.md
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### Machine Learning
#### 机器学习
-机器学习需要的理论基础：数学，线性代数，数理统计，概率论，高等数学、凸优化理论，形式逻辑等
-1.学习准备
+机器学习需要的理论基础：数学，线性代数，数理统计，概率论，高等数学、凸优化理论，形式逻辑等.
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+1.学习准备.
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* 数学内容的复习，高中数学、概率、线性代数等部分内容.
* Python基础语法学习.
* Google的TensorFlow深度学习开源框架.
2.Google的TensorFlow开源深度学习框架.
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深度学习框架，我们可以粗略的理解为是一个“数学函数”集合和AI训练学习的执行框架。通过它，我们能够更好的将AI的模型运行和维护起来。
-深度学习的框架有各种各样的版本（Caffe、Torch、Theano等等），我只接触了Google的TensorFlow，因此，后面的内容都是基于TensorFlow展开的，它的详细介绍这里不展开讲述，建议直接进入官网查看
+深度学习的框架有各种各样的版本（Caffe、Torch、Theano等等），我只接触了Google的TensorFlow，因此，后面的内容都是基于TensorFlow展开的，它的详细介绍这里不展开讲述，建议直接进入官网查看.
* [TensorFlow的中文社区](http://www.tensorfly.cn/)
* [TensorFlow的英文社区](https://www.tensorflow.org/)
3.TensorFlow环境搭建
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环境搭建本身并不复杂，主要解决相关的依赖。但是，基础库的依赖可以带来很多问题，因此，建议尽量一步到位，会简单很多。
* 操作系统
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