fix markdown issues and improve wordings in Russian transaltions (mic…

…rosoft#381)

1-Introduction/translations/README.ru.md

@@ -1,22 +1,22 @@
 # Введение в машинное обучение
 
-В этом разделе учебной программы вы познакомитесь с базовыми концепциями, лежащими в основе области машинного обучения, что это такое, и узнаете о его истории и методах, которые исследователи используют для работы с ним. Давайте вместе исследуем этот новый мир машинного обучения!
+В этом разделе учебной программы вы познакомитесь с базовыми концепциями, лежащими в основе области машинного обучения; узнаете, что это такое, а также его историю и методы, которые исследователи используют для работы с ним. Давайте вместе исследуем этот новый мир машинного обучения!
+
+![глобус](../images/globe.jpg)
+> Фото <a href="https://unsplash.com/@bill_oxford?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText"> Билла Оксфорда </a> на <a href="https://unsplash.com/s/photos/globe?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
 
-! [глобус](images/global.jpg)
-> Фото <a href="https://unsplash.com/@bill_oxford?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText"> Билла Оксфорда </a> на <a href="https://unsplash.com/s/ photos / global? utm_source = unsplash & utm_medium = referral & utm_content = creditCopyText "> Unsplash </a>
-  
 ### Уроки
 
-1. [Введение в машинное обучение](1-intro-to-ML/README.md)
-1. [История машинного обучения и искусственного интеллекта](2-history-of-ML/README.md)
-1. [Справедливость и машинное обучение](3-fairness/README.md)
-1. [Приемы машинного обучения](4-techniques-of-ML/README.md)
+1. [Введение в машинное обучение](../1-intro-to-ML/README.md)
+1. [История машинного обучения и искусственного интеллекта](../2-history-of-ML/README.md)
+1. [Справедливость и машинное обучение](../3-fairness/README.md)
+1. [Приемы машинного обучения](../4-techniques-of-ML/README.md)
 ### Благодарности
 
 «Введение в машинное обучение» было написано с ♥ ️группой людей, включая [Мухаммад Сакиб Хан Инан](https://twitter.com/Sakibinan), [Орнелла Алтунян](https://twitter.com/ornelladotcom) и [Джен Лупер](https://twitter.com/jenlooper)
 
 «История машинного обучения» была написана с ♥ ️[Джен Лупер](https://twitter.com/jenlooper) и [Эми Бойд](https://twitter.com/AmyKateNicho)
 
-«Справедливость и машинное обучение» написано с ♥ ️[Томоми Имура](https://twitter.com/girliemac)
+«Справедливость и машинное обучение» были написаны с ♥ ️[Томоми Имура](https://twitter.com/girliemac)
 
-«Методы машинного обучения» были написаны с ♥ ️[Джен Лупер](https://twitter.com/jenlooper) и [Крис Норинг](https://twitter.com/softchris)
+«Методы машинного обучения» были написаны с ♥ ️[Джен Лупер](https://twitter.com/jenlooper) и [Крис Норинг](https://twitter.com/softchris)

2-Regression/translations/README.ru.md

@@ -1,33 +1,36 @@
 # Модели регрессии для машинного обучения
 ## Региональная тема: модели регрессии для цен на тыкву в Северной Америке 🎃
 
-В Северной Америке на Хэллоуин из тыкв часто вырезают страшные лица. Давайте узнаем больше об этих восхитительных овощах!
+В Северной Америке на Хэллоуин из тыкв часто вырезают страшные лица. Давайте узнаем больше об этих очаровательных овощах!
 
 ![jack-o-lanterns](../images/jack-o-lanterns.jpg)
-> Фото <a href="https://unsplash.com/@teutschmann?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText"> Бет Тойчманн </a> на <a href="https://unsplash.com/s/photos/jack-o-lanterns?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText"> Unsplash </a>
+> Фото <a href="https://unsplash.com/@teutschmann?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Бет Тойчманн</a> на <a href="https://unsplash.com/s/photos/jack-o-lanterns?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
   
 ## Что вы узнаете
 
-Уроки в этом разделе охватывают типы регрессии в контексте машинного обучения. Модели регрессии могут помочь определить отношения между переменными. Этот тип модели может предсказывать такие значения, как длина, температура или возраст, тем самым выявляя взаимосвязи между переменными при анализе точек данных.
+[![Введение в регрессию](https://img.youtube.com/vi/5QnJtDad4iQ/0.jpg)](https://youtu.be/5QnJtDad4iQ "Видео с введением в регрессию - Нажмите, чтобы посмотреть!")
+> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть короткое вводное видео по этому уроку
 
-В этой серии уроков вы обнаружите разницу между линейной регрессией и логистической регрессией, а также когда вам следует использовать ту или иную регрессию.
+Уроки в этом разделе охватывают типы регрессии в контексте машинного обучения. Модели регрессии могут помочь определить _отношения_ между переменными. Этот тип моделей может предсказывать такие значения, как длина, температура или возраст, тем самым выявляя взаимосвязи между переменными анализируя точки данных.
 
-В этой группе уроков вы будете настроены, чтобы приступить к задачам машинного обучения, включая настройку кода Visual Studio для управления записными книжками, общей средой для специалистов по данным. Вы откроете для себя Scikit-learn, библиотеку для машинного обучения, и создадите свои первые модели, уделяя особое внимание моделям регрессии в этой главе.
+В этой серии уроков вы узнаете разницу между линейной и логистической регрессией, а также когда вам следует использовать ту или иную модель.
 
-> Существуют полезные инструменты с небольшим количеством кода, которые могут помочь вам узнать о работе с моделями регрессии. Попробуйте [Azure ML для этой задачи](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-regression-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-15963-cxa)
+В этой группе уроков вы будете подготовлены, чтобы приступить к задачам машинного обучения, включая настройку Visual Studio Code для управления записными книжками, распространенным иструментом среди специалистов по данным. Вы откроете для себя scikit-learn, библиотеку для машинного обучения, и создадите свои первые модели, фокусируясь на регрессии в этой главе.
+
+> Существуют инструменты, не требующие написания большого количества кода, которые могут помочь вам узнать о моделях регрессии. Попробуйте [Azure ML для этой задачи](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-regression-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-15963-cxa).
 
 ### Уроки
 
-1. [Инструменты торговли](1-Tools/README.md)
-2. [Управление данными](2-Data/README.md)
-3. [Линейная и полиномиальная регрессия](3-Linear/README.md)
-4. [Логистическая регрессия](4-Logistic/README.md)
+1. [Инструменты специалиста](../1-Tools/README.md)
+2. [Управление данными](../2-Data/README.md)
+3. [Линейная и полиномиальная регрессия](../3-Linear/README.md)
+4. [Логистическая регрессия](../4-Logistic/README.md)
 
 ---
 ### Благодарности
 
-«ML с регрессией» был написан с помощью ♥ ️[Джен Лупер](https://twitter.com/jenlooper)
+«Модели регрессии для машинного обучения» были написаны с ♥ ️[Джен Лупер](https://twitter.com/jenlooper)
 
-♥ ️ Среди участников викторины: [Мухаммад Сакиб Хан Инан](https://twitter.com/Sakibinan) и [Орнелла Алтунян](https://twitter.com/ornelladotcom)
+♥ ️Вклад в создание контрольных вопросов внесли: [Мухаммад Сакиб Хан Инан](https://twitter.com/Sakibinan) и [Орнелла Алтунян](https://twitter.com/ornelladotcom)
 
-Набор данных по тыкве предлагается [этот проект на Kaggle](https://www.kaggle.com/usda/a-year-of-pumpkin-prices), а его данные взяты из [Стандартных отчетов по рынкам специальных культур на терминалах](https://www.marketnews.usda.gov/mnp/fv-report-config-step1?type=termPrice) распространяется Министерством сельского хозяйства США. Мы добавили несколько точек вокруг цвета на основе разнообразия, чтобы нормализовать распределение. Эти данные находятся в открытом доступе.
+Набор данных по ценам на тыкву используется в [этом проекте на Kaggle](https://www.kaggle.com/usda/a-year-of-pumpkin-prices), и данные для него взяты из [Стандартных отчетов ярмарок специальных культур](https://www.marketnews.usda.gov/mnp/fv-report-config-step1?type=termPrice), которые распространяются Министерством сельского хозяйства США. Мы добавили несколько точек для цвета на основе разнообразия, чтобы нормализовать распределение. Эти данные находятся в открытом доступе.

3-Web-App/translations/README.ru.md

@@ -1,22 +1,21 @@
 # Создайте веб-приложение для использования вашей модели машинного обучения
 
-В этом разделе учебной программы вы познакомитесь с прикладной темой машинного обучения: как сохранить модель Scikit-learn в виде файла, который можно использовать для прогнозирования в веб-приложении. После сохранения модели вы узнаете, как использовать ее в веб-приложении, созданном во Flask. Сначала вы создадите модель, используя некоторые данные о наблюдениях НЛО! Затем вы создадите веб-приложение, которое позволит вам ввести количество секунд с широтой и долготой, чтобы предсказать, какая страна сообщила о видении НЛО.
+В этом разделе учебной программы вы познакомитесь с прикладной темой машинного обучения: как сохранить модель Scikit-learn в виде файла, который можно использовать для прогнозирования в веб-приложении. После сохранения модели вы узнаете, как использовать ее в веб-приложении, созданном во Flask. Сначала вы создадите модель, используя некоторые данные о наблюдениях за НЛО! Затем вы создадите веб-приложение, которое позволит вам ввести количество секунд с широтой и долготой, чтобы предсказать, какая страна сообщила о НЛО.
 
-! [Парковка НЛО](images/ufo.jpg)
+![Парковка для НЛО](../images/ufo.jpg)
 
-Фото <a href="https://unsplash.com/@mdherren?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText"> Майкла Херрена </a> на <a href="https://unsplash.com/s/photos/ufo?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText"> Unsplash </a>
-
+Фото <a href="https://unsplash.com/@mdherren?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Майкла Херрена</a> на <a href="https://unsplash.com/s/photos/ufo?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
 
 ## Уроки
 
-1. [Создайте веб-приложение](1-Web-App/README.md)
+1. [Создание веб-приложения](../1-Web-App/README.md)
 
 ## Благодарности
 
-«Создайте веб-приложение» было написано с помощью ♥ ️[Джен Лупер](https://twitter.com/jenlooper).
+«Создайте веб-приложение» было написано с ♥ ️[Джен Лупер](https://twitter.com/jenlooper).
 
-♥ ️ Тесты были написаны Роханом Раджем.
+♥ ️Контрольные вопросы были написаны Роханом Раджем.
 
 Набор данных взят из [Kaggle](https://www.kaggle.com/NUFORC/ufo-sightings).
 
-Архитектура веб-приложения была частично предложена в [этой статье](https://towardsdatascience.com/how-to-easily-deploy-machine-learning-models-using-flask-b95af8fe34d4) и [этой репозитории](https://github.com/abhinavsagar/machine-learning-deployment) Абхинава Сагара.
+Архитектура веб-приложения была частично предложена в [этой статье](https://towardsdatascience.com/how-to-easily-deploy-machine-learning-models-using-flask-b95af8fe34d4) и [этом репозитории](https://github.com/abhinavsagar/machine-learning-deployment) Абхинава Сагара.