From 2f5301af842003b7bfb7851939fd365c6b612105 Mon Sep 17 00:00:00 2001
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Date: Fri, 17 Jun 2022 16:05:24 +0800
Subject: [PATCH] Update ch20.md

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 _docs/Bias and Variance/ch20.md | 2 +-
 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-)

diff --git a/_docs/Bias and Variance/ch20.md b/_docs/Bias and Variance/ch20.md
index a5e661a..bdaa0e2 100644
--- a/_docs/Bias and Variance/ch20.md	
+++ b/_docs/Bias and Variance/ch20.md	
@@ -3,7 +3,7 @@ title: 偏差和方差：误差的两大来源
 permalink: /docs/ch20/
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-假设你的训练集、开发集和测试集都来自相同的分布，那么每次你都应该试图去获取更多的训练数据，因为这样能单独提高性能，对吗？
+假设你的训练集、开发集和测试集都服从同样的分布，那么每次你都应该试图去获取更多的训练数据，因为这样能单独提高性能，对吗？
 
 拥有更多的数据是无害的，然而它并不总是如我们期望的那样有帮助。有时获取更多的数据可能是在浪费时间。那么，何时才应该添加数据呢？