fix ch1 typos

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@@ -380,7 +380,7 @@ Learning 和 Planning 是序列决策的两个基本问题。
 ### K-armed Bandit
 ![](img/1.39.png)
 
-与一般监督学习不同，强化学习任务的最终奖赏是在多步动作之后才能观察到，这里我们不妨先考虑比较简单的情形：最大化单步奖赏，即仅考虑一步操作。需注意的是，即便在这样的简化情形下，强化学习仍与监督学习有显著不同，因为机器需通过尝试来发现各个动作产生的结果，而没有训练数据告诉机器应当做哪个动作。
+与监督学习不同，强化学习任务的最终奖赏是在多步动作之后才能观察到，这里我们不妨先考虑比较简单的情形：最大化单步奖赏，即仅考虑一步操作。需注意的是，即便在这样的简化情形下，强化学习仍与监督学习有显著不同，因为机器需通过尝试来发现各个动作产生的结果，而没有训练数据告诉机器应当做哪个动作。
 
 想要最大化单步奖赏需考虑两个方面：一是需知道每个动作带来的奖赏，二是要执行奖赏最大的动作。若每个动作对应的奖赏是一个确定值，那么尝试遍所有的动作便能找出奖赏最大的动作。然而，更一般的情形是，一个动作的奖赏值是来自于一个概率分布，仅通过一次尝试并不能确切地获得平均奖赏值。
 
@@ -404,11 +404,11 @@ Learning 和 Planning 是序列决策的两个基本问题。
 
 ![](img/1.42.png)
 
-你可以直接调用现有的包来实践。现在有很多深度学习的包可以用，熟练使用这里面的两三种，其实已经可以实现非常多的功能。所以你并不需要从头去去造轮子，就直接调用它里面的函数去实现你想实现的功能。
+你可以直接调用现有的包来实践。现在有很多深度学习的包可以用，熟练使用这里面的两三种，就可以实现非常多的功能。所以你并不需要从头去造轮子。
 
 ![](img/1.43.png)
 
- [ OpenAI](https://openai.com/) 是一个非盈利的人工智能研究公司。Open AI 公布了非常多的学习资源以及这个算法资源，他们之所以叫 Open AI，就是他们把所有开发的算法都 open source 出来。
+ [ OpenAI](https://openai.com/) 是一个非盈利的人工智能研究公司。Open AI 公布了非常多的学习资源以及算法资源，他们之所以叫 Open AI，就是他们把所有开发的算法都 open source 出来。
 
 ### Gym
 
@@ -449,7 +449,11 @@ $python
 
 ![](img/1.47.png)
 
-这里我们看一下 CartPole 的这个环境。对于这个环境，有两个动作，Cart 往左移还是往右移。这里得到了观测：这个车当前的位置，Cart 当前的往左往右移的速度，这个杆的角度以及它的杆的最高点的速度。
+这里我们看一下 CartPole 的这个环境。对于这个环境，有两个动作，Cart 往左移还是往右移。这里得到了观测：
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+* 这个车当前的位置，
+* Cart 当前往左往右移的速度，
+* 这个杆的角度以及杆的最高点的速度。
 
 如果 observation 越详细，就可以更好地描述当前这个所有的状态。这里有 reward 的定义，如果能多保留一步，你就会得到一个奖励，所以你需要在尽可能多的时间存活来得到更多的奖励。当这个杆的角度大于某一个角度（没能保持平衡）或者这个车已经出到外面的时候，游戏就结束了，你就输了。所以这个 agent 的目的就是为了控制木棍，让它尽可能地保持平衡以及尽可能保持在这个环境的中央。