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README.md

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 ## 2. 学习的建议
 1. 为了更好的学习本课程，需要大家把[Python编程](0_python)能力培养好，通过一定数量的练习题、小项目培养Python编程思维，为后续的机器学习理论与实践打好坚实的基础。
 2. 机器学习是一门应用、实践性质很强的学科，需要理论结合实践并在实际应用中进行学习。学习一门知识最好的办法就是使用它，因此建议读者一定要自己动手实操，不要嫌麻烦，尽可能把本书中的代码全部自己敲一下这样才能对内容有更加深刻的理解。
-3. 本教材各个章节都有[作业](https://gitee.com/pi-lab/machinelearning_homework)，此外还有[综合练习项目](https://gitee.com/pi-lab/machinelearning_homework)，通过完成作业和练习项目来加深对所学知识的理解。
+3. 本课程各个章节都有[作业](https://gitee.com/pi-lab/machinelearning_homework)，此外还有[综合练习项目](https://gitee.com/pi-lab/machinelearning_homework)，通过完成作业和练习项目来加深对所学知识的理解。
 4. 每个课程前半部分是理论基础，后半部分是代码实现。如果想学的更扎实，可以自己把各个方法的代码亲自实现一下。做的过程如果遇到问题尽可能自己想解决办法，因为最重要的目标不是代码本身，而是学会分析问题、解决问题的能力。
 5. 有些同学看完数学公式后觉得自己理解了，可是要写程序时却不知如何下手，然后就会发现自己其实并没有完全理解。因此，编写程序是一种验证自己是否真正理解数学和理论的重要方法。另外，即使无法理解数学公式，通过运行别人编写好的程序（与数学公式对应且可运行的)，并与公式相互验证、分析也可以帮助自己理解。
 6. **不能直接抄已有的程序，或者抄别人的程序**，如果自己不会要自己去想，去找解决方法，或者去问。如果直接抄别人的代码，这样的练习一点意义都没有。**如果感觉太难，可以做的慢一些，但是坚持自己思考、自己编写练习代码**。
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 * [Markdown教程](https://gitee.com/pi-lab/learn_programming/blob/master/6_tools/markdown/README.md)
 
 
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-## 4. 更进一步学习
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-在上述内容学习完成之后，可以进行更进一步机器学习、计算机视觉方面的学习与研究，具体的资料可以参考：
-1. 编程是机器学习研究、实现过程非常重要的能力，编程能力弱则无法快速试错，导致学习、研究进度缓慢；如果编程能力强，则可以快速试错，快速编写实验代码等。强烈建议大家在学习本课程之后或之中，好好把数据结构、算法等基本功锻炼一下。具体的教程可以参考[《一步一步学编程》](https://gitee.com/pi-lab/learn_programming)
-2. 视觉SLAM是一类算法、技巧、编程高度集成的系统，通过学习、练习SLAM能够极大的提高自己的编程、解决问题能力。具体的教程可以参考[《一步一步学SLAM》](https://gitee.com/pi-lab/learn_slam)
-3. [《编程代码参考、技巧集合》](https://gitee.com/pi-lab/code_cook)：可以在这个代码、技巧集合中找到某项功能的示例，从而加快自己代码的编写
-4. [《学习方法论与技巧》](https://gitee.com/pi-lab/pilab_research_fields)