diff --git a/README.md b/README.md
index c8d8e85c..269ac764 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -57,7 +57,7 @@
|第十六章 自然语言处理NLP|电子科技大学博士-盛泳潘；深圳乌灵图明科技有限公司CTO-何建宏;DaoCloud研发工程师-张善干；澳洲monash大学Research Scientist/Telstra(澳洲电信)Data Scientist-钟申俊博士；华南理工大学&UCI博士-黄振华||
|第十七章 移动端框架部署（新增） |川大硕士-顺丰科技-谈继勇；贵州大学硕士-三星-张达峰|可加 |
|第十八章 后端分布式框架部署（新增） |广工学士-魅族科技-梁志成|可加 |
-|MD编辑|汪明阔；南京大学硕士研究生-汪然；乐刻-张梦欣；长虹-梅红伟|可加|
+|MD编辑|汪明阔；南京大学硕士研究生-汪然；乐刻-张梦欣；梅红伟－长虹－云服务开发|可加|
# 5. 更多
1. 寻求有愿意继续完善的朋友、编辑、写手; 如有意合作，完善出书（成为共同作者）。
diff --git "a/ch01_\346\225\260\345\255\246\345\237\272\347\241\200/\347\254\254\344\270\200\347\253\240_\346\225\260\345\255\246\345\237\272\347\241\200.md" "b/ch01_\346\225\260\345\255\246\345\237\272\347\241\200/\347\254\254\344\270\200\347\253\240_\346\225\260\345\255\246\345\237\272\347\241\200.md"
index 6e0a94f2..25f5f3cb 100644
--- "a/ch01_\346\225\260\345\255\246\345\237\272\347\241\200/\347\254\254\344\270\200\347\253\240_\346\225\260\345\255\246\345\237\272\347\241\200.md"
+++ "b/ch01_\346\225\260\345\255\246\345\237\272\347\241\200/\347\254\254\344\270\200\347\253\240_\346\225\260\345\255\246\345\237\272\347\241\200.md"
@@ -226,12 +226,13 @@ $$
推广
$$
-P(ABC)=P(C|AB)P(B)P(B|A)P(A)
+P(ABC)=P(C|AB)P(B|A)P(A)
$$
一般地，用归纳法可证：若$P(A_1A_2...A_n)>0$，则有
$$
-P(A_1A_2...A_n)=P(A_n|A_1A_2...A_{n-1}P(A_{n-1}|A_1A_2...A_{n-2})...P(A_2|A_1)P(A_1)
+P(A_1A_2...A_n)=P(A_n|A_1A_2...A_{n-1})P(A_{n-1}|A_1A_2...A_{n-2})...P(A_2|A_1)P(A_1)
+=P(A_1)\prod_{i=2}^{n}P(A_i|A_1A_2...A_{i-1})
$$
任何多维随机变量联合概率分布，都可以分解成只有一个变量的条件概率相乘形式。
@@ -263,7 +264,7 @@ $$
**期望**
在概率论和统计学中，数学期望（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。它反映随机变量平均取值的大小。
线性运算： $E(ax+by+c) = aE(x)+bE(y)+c$
- 推广形式： $E(\sum_{k=1}^{n}{a_ix_i+c}) = \sum_{k=1}^{n}{a_iE(x_i)x_i+c}$
+ 推广形式： $E(\sum_{k=1}^{n}{a_ix_i+c}) = \sum_{k=1}^{n}{a_iE(x_i)+c}$
函数期望：设$f(x)$为$x$的函数，则$f(x)$的期望为
离散函数： $E(f(x))=\sum_{k=1}^{n}{f(x_k)P(x_k)}$
@@ -312,4 +313,4 @@ $$
> 相关系数的性质：
> 1）有界性。相关系数的取值范围是 ，可以看成无量纲的协方差。
-> 2）值越接近1，说明两个变量正相关性（线性）越强。越接近-1，说明负相关性越强，当为0时，表示两个变量没有相关性。
+> 2）值越接近1，说明两个变量正相关性（线性）越强。越接近-1，说明负相关性越强，当为0时，表示两个变量没有相关性。