修订readme

CONTRIBUTING.md

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-# 使用说明
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-南瓜书仅仅是西瓜书的一些细微补充，内容都是以西瓜书的内容为前置知识进行表述的。所以，南瓜书的最佳使用方法是以西瓜书为主线，遇到自己推导不出来或者看不懂的公式时再来查阅南瓜书。
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-## 西瓜书待推导或待解析公式征集
-
-若南瓜书里没有你想要查阅的公式，请[点击这里](https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book/issues/1)提交你希望补充推导或者解析的公式编号，我们看到后会尽快进行补充。

ISSUE_TEMPLATE.md

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-请在这里写上你具体哪一个章节哪一个公式不理解，如果能写清哪里不理解那就最好啦~

PULL_REQUEST_TEMPLATE.md

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-# 提交PR后请联系 Datawhale 的同学
-
-提交时请检查目录结构和公式是否符合规范，无问题即可提交PR
-
-## 如果你想加入这个项目：
-
-请直接 fork 我们，直接提交Pull Request，我们会不定时检查。
-
-## How to Pull Request
-
-First time contributing to datawhalechina/pumpkin-book?
-
-If you know how to fix an issue, consider opening a pull request for it.
-
-### 目录结构规范：
-
-```markdown
-pumpkin-book
-├─docs
-|  ├─chapter1  # 第1章
-|  |  ├─resources  # 资源文件夹
-|  |  |  └─images  # 图片资源
-|  |  └─chapter1.md # 第1章公式全解
-|  ├─chapter2
-...
-```
-
-### 公式全解文档规范：
-
-```markdown
-## 公式编号
-
-$$（公式的LaTeX表达式）$$
-
-[推导]：（公式推导步骤） or [解析]：（公式解析说明）
-
-## 附录（可选）
-
-（附录内容）
-```

README.md

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 ## 使用说明
 
-南瓜书仅仅是西瓜书的一些细微补充而已，里面的内容都是以西瓜书的内容为前置知识进行表述的，所以南瓜书的最佳使用方法是以西瓜书为主线，遇到自己推导不出来或者看不懂的公式时再来查阅南瓜书。若南瓜书里没有你想要查阅的公式，可以[点击这里](https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book/issues/1)提交你希望补充推导或者解析的公式编号，我们看到后会尽快进行补充。
+南瓜书仅仅是西瓜书的一些细微补充而已，里面的内容都是以西瓜书的内容为前置知识进行表述的，所以南瓜书的最佳使用方法是以西瓜书为主线，遇到自己推导不出来或者看不懂的公式时再来查阅南瓜书。若南瓜书里没有你想要查阅的公式，可以[点击这里](https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book/issues)提交你希望补充推导或者解析的公式编号，我们看到后会尽快进行补充。
 
 ### 在线阅读地址
 
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 ## 选用的西瓜书版本
 
-<img src="https://raw.githubusercontent.com/datawhalechina/pumpkin-book/master/res/xigua.jpg" width = "476.7" height = "555.3">
+<img src="https://raw.githubusercontent.com/datawhalechina/pumpkin-book/master/res/xigua.jpg" width="300" height= "350">
 
 > 书名：机器学习<br>
 > 作者：周志华<br>

docs/README.md

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 南瓜书仅仅是西瓜书的一些细微补充，内容都是以西瓜书的内容为前置知识进行表述的。所以，南瓜书的最佳使用方法是以西瓜书为主线，遇到自己推导不出来或者看不懂的公式时再来查阅南瓜书。
 
-若南瓜书里没有你想要查阅的公式，可以[点击这里](https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book/issues/1)提交你希望补充推导或者解析的公式编号，我们看到后会尽快进行补充。
+若南瓜书里没有你想要查阅的公式，可以[点击这里](https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book/issues)提交你希望补充推导或者解析的公式编号，我们看到后会尽快进行补充。
 
 ## 选用的西瓜书版本
 
-<img src="https://raw.githubusercontent.com/datawhalechina/pumpkin-book/master/res/xigua.jpg" width = "476.7" height = "555.3">
+<img src="https://raw.githubusercontent.com/datawhalechina/pumpkin-book/master/res/xigua.jpg" width="300" height= "350">
 
 > 书名：机器学习<br>
 > 作者：周志华<br>
 > 出版社：清华大学出版社<br>
 > 版次：2016年1月第1版<br>
 > 勘误表：http://cs.nju.edu.cn/zhouzh/zhouzh.files/publication/MLbook2016.htm<br>
-> 全书共16章，大致分为3个部分：第1部分（第1～3章）介绍机器学习的基础知识；第2部分（第4～10章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3部分（第11～16章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等。
 
 ### 主要贡献者（按首字母排名）