diff --git a/week2.md b/week2.md
index fa479eb..f62c81b 100644
--- a/week2.md
+++ b/week2.md
@@ -89,7 +89,7 @@ $$
   - 不易选取阈值
   - 损失函数近乎直线时无法确定收敛情况
 
-对于梯度下降，一般采用多次迭代收敛法来得出最小化损失函数的参数值，自动化测试收敛法（如设定 $J\left(\theta\right) < {10}^{-3}$ 为阈值）则几乎不会被使用。
+对于梯度下降，一般采用多次迭代收敛法来得出最小化损失函数的参数值，自动化测试收敛法（如设定 $J\left(\theta\right) < {10}^{-3}$ 时判定收敛）则几乎不会被使用。
 
 我们可以通过绘制**损失函数关于迭代次数的图像**，可视化梯度下降的执行过程，借助直观的图形来发现损失函数趋向于多少时能趋于收敛，依据图像变化情况，确定诸如学习速率的取值，迭代次数的大小等问题。
 
@@ -115,13 +115,13 @@ $$
 
 ![](image/20180108_113132.png)
 
-在使用多项式回归时，要记住非常有必要进行特征缩放，比如 $x_1$ 的范围为 1-1000，那么 $x_1^2$ 的范围则为 1- 1000000。
+在使用多项式回归时，要记住非常有必要进行特征缩放，比如 $x_1$ 的范围为 1-1000，那么 $x_1^2$ 的范围则为 1- 1000000，不适用特征缩放的话，范围更有不一致，也更易影响效率。
 
 ## 4.6 正规方程(Normal Equation)
 
 对于一些线性回归问题来说，正规方程法给出了一个更好的解决问题的方式。
 
-正规方程法，即令 $\frac{\partial}{\partial{\theta_{j}}}J\left( {\theta_{j}} \right)=0$ ，通过解析函数的方式直接计算得出参数向量的值  $\theta ={{\left( {X^T}X \right)}^{-1}}{X^{T}}y$ ，Octave 中为 `theta = inv(X'*X)*X'*y`。
+正规方程法，即令 $\frac{\partial}{\partial{\theta_{j}}}J\left( {\theta_{j}} \right)=0$ ，通过解析函数的方式直接计算得出参数向量的值  $\theta ={{\left( {X^T}X \right)}^{-1}}{X^{T}}y$ ，Octave 中代码为 `theta = inv(X'*X)*X'*y`。
 
 > ${X}^{-1}$: 矩阵 $X$ 的逆，在 Octave 中，`inv` 函数用于计算矩阵的逆，类似的还有 `pinv` 函数。
 
diff --git a/week3.md b/week3.md
index 15f59c5..797a4c9 100644
--- a/week3.md
+++ b/week3.md
@@ -110,6 +110,8 @@ ${h_\theta}\left( x \right)=g\left( {\theta_0}+{\theta_1}{x_1}+{\theta_{2}}{x_{2
 
 ## 6.4 代价函数(Cost Function)
 
+上节又留下了个问题，我们怎么知道决策边界是啥样？$\theta$ 多少时能很好的拟合数据？当然，见招拆招，总要来个 $J(\theta)$。
+
 
 
 ## 6.5 Simplified Cost Function and Gradient Descent