fix ch1 typos

docs/chapter1/chapter1.md

@@ -309,14 +309,14 @@ A: 针对是否需要对真实环境建模，强化学习可以分为有模型
   * Exploitation 就是说你总是采取某一种策略。比如说，你可能打街霸，你采取的策略可能是蹲在角落，然后一直触脚。这个策略很可能可以奏效，但可能遇到特定的对手就失效。
   *  Exploration 就是说你可能尝试一些新的招式，有可能你会发出大招来，这样就可能一招毙命。
 
-### K-Armed Bandit
+### 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。
 
 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。
 
-实际上，单步强化学习任务对应了一个理论模型，即` K-臂赌博机(K-Armed Bandit)`。K-臂赌博机也被称为 `多臂赌博机(Multi-Armed Bandit) `。如上图所示，K-摇臂赌博机有 K 个摇臂，赌徒在投入一个硬币后可选择按下其中一个摇臂，每个摇臂以一定的概率吐出硬币，但这个概率赌徒并不知道。赌徒的目标是通过一定的策略最大化自己的奖赏，即获得最多的硬币。
+实际上，单步强化学习任务对应了一个理论模型，即` K-臂赌博机(K-armed bandit)`。K-臂赌博机也被称为 `多臂赌博机(Multi-armed bandit) `。如上图所示，K-摇臂赌博机有 K 个摇臂，赌徒在投入一个硬币后可选择按下其中一个摇臂，每个摇臂以一定的概率吐出硬币，但这个概率赌徒并不知道。赌徒的目标是通过一定的策略最大化自己的奖赏，即获得最多的硬币。
 
 * 若仅为获知每个摇臂的期望奖赏，则可采用`仅探索(exploration-only)法`：将所有的尝试机会平均分配给每个摇臂(即轮流按下每个摇臂)，最后以每个摇臂各自的平均吐币概率作为其奖赏期望的近似估计。