optimize 6.7

week3.md

@@ -291,7 +291,7 @@ exitFlag = 1
 
 注意多类别分类问题中 $h_\theta(x)$ 的结果不再只是一个实数而是一个向量，如果类别总数为 $k$，现在 $h_\theta(x)$ 就是一个 $k$ 维向量。
 
-对于样本实例来说，只要看分为哪个类别时预测输出的值最大，就说它输出属于哪个类别，即 $y = \mathop{\max}\limits_i\,h_\theta^{\left( i \right)}\left( x \right)$。
+对于某个样本实例，需计算所有的 $k$ 种分类情况得到 $h_\theta(x)$，然后看分为哪个类别时预测输出的值最大，就说它输出属于哪个类别，即 $y = \mathop{\max}\limits_i\,h_\theta^{\left( i \right)}\left( x \right)$。
 
 # 7 Regularization
 ## 7.1 The Problem of Overfitting