diff --git a/docs/chapter1/chapter1.md b/docs/chapter1/chapter1.md
index 75e12b2..de6572b 100644
--- a/docs/chapter1/chapter1.md
+++ b/docs/chapter1/chapter1.md
@@ -434,7 +434,7 @@ print(envs_ids)
 
 ### MountainCar-v0 Example
 
-接下来，我们通过一个例子来学习如何与 Gym 库进行交互。我们选取的 `小车上山(MountainCar-v0)`。
+接下来，我们通过一个例子来学习如何与 Gym 库进行交互。我们选取 `小车上山(MountainCar-v0)`作为例子。
 
 首先我们来看看这个任务的观测空间和动作空间：
 
diff --git a/docs/chapter2/chapter2.md b/docs/chapter2/chapter2.md
index 242cf07..6ebd06a 100644
--- a/docs/chapter2/chapter2.md
+++ b/docs/chapter2/chapter2.md
@@ -101,7 +101,7 @@ $$
 
 ![](img/2.13.png)
 
-玩起来是这样的，先初始化一下，然后开始时序差分的更新过程，训练的过程你会看到这个小黄球不断的在试错。但探索当中会先迅速地发现有 reward的地方。最开始的时候，只是这些有 reward 的格子 才有价值，当不断的重复走这些路线的时候，这些有价值的格子，它可以去慢慢的影响它附近的格子的价值。反复训练之后，有 reward 的这些格子周围的格子的状态就会慢慢的被强化，然后强化就是当它收敛到最后一个最优的状态了，就是把这些价值最终收敛到一个最优的情况之后，那个小黄球就会自动地知道，就是我一直往价值高的地方走，我就能够走到能够拿到 reward 的地方。
+玩起来是这样的，先初始化一下，然后开始时序差分的更新过程，训练的过程你会看到这个小黄球不断的在试错。但探索当中会先迅速地发现有 reward 的地方。最开始的时候，只是这些有 reward 的格子 才有价值，当不断的重复走这些路线的时候，这些有价值的格子，它可以去慢慢的影响它附近的格子的价值。反复训练之后，有 reward 的这些格子周围的格子的状态就会慢慢的被强化，然后强化就是当它收敛到最后一个最优的状态了，就是把这些价值最终收敛到一个最优的情况之后，那个小黄球就会自动地知道，就是我一直往价值高的地方走，我就能够走到能够拿到 reward 的地方。
 
 ### Temporal Difference
 
@@ -221,7 +221,7 @@ $$
 
 下面我讲一下 on-policy 和 off-policy 的区别。
 
-Sarsa 就是一个典型的 on-policy 策略，它只用一个 $\pi$ ，为了兼顾探索和利用，所以它训练的时候会显得有一点点胆小怕事。它在解决悬崖问题的时候，会尽可能地离悬崖边上远远的，确保说哪怕自己不小心探索了一点了，也还是在安全区域内不不至于跳进悬崖。Q-leanring 是一个比较典型的 off-policy 的策略，它有目标策略 target policy，一般用 $\pi$ 来表示。然后还有行为策略 behavior policy，用 $\mu$ 来表示。它分离了目标策略跟行为策略。Q-learning 就可以大胆的用 behavior policy 去探索得到的经验轨迹来去优化我的目标策略。这样子我更有可能去探索到最优的策略。
+Sarsa 就是一个典型的 on-policy 策略，它只用一个 $\pi$ ，为了兼顾探索和利用，所以它训练的时候会显得有一点点胆小怕事。它在解决悬崖问题的时候，会尽可能地离悬崖边上远远的，确保说哪怕自己不小心探索了一点了，也还是在安全区域内不不至于跳进悬崖。Q-learning 是一个比较典型的 off-policy 的策略，它有目标策略 target policy，一般用 $\pi$ 来表示。然后还有行为策略 behavior policy，用 $\mu$ 来表示。它分离了目标策略跟行为策略。Q-learning 就可以大胆的用 behavior policy 去探索得到的经验轨迹来去优化我的目标策略。这样子我更有可能去探索到最优的策略。
 
 ![](img/2.21.png)