@@ -5,16 +5,20 @@
 		* Примеры и причины плохой сходимости методы (структура функции потерь, плохой в смысле сходимости выбор шага).
 		* Вообще сама идея сходимости метода. Туда же неравенство Канторовича (за корректность не ручаюсь).
 		* Можно ещё указать, что метод используется (будучу немного модифицированным) в обратном распространении ошибки.
+		* Это можно будет указать в будущей статье про НейронныеСети :)
+			*  «...И жить торопиться, и чувствовать спешит...», П.А.Вяземский, кажется -- АтрашкевичАндрей
+		* Боря, в алгоритме я не увидел выхода: когда завершается алгоритм? Я тупой, наверное. -- АтрашкевичАндрей
+			* Действительно пока нету)
 	* Мне одному режет глаз эти прыжки вниз формулы $$ Y sup i $$?
 	* Может стоит сделать реквест на возможность авторизованным пользователям аплоадить картинки?
+	* «Функция потерь $$ J( THETA ) $$, считающая средний квадрат ошибки для всей выборки, выглядит следующим образом» : средний половинный, если быть точным, но это уже так, придурь из учебников по прикладной матстатистике. Понятно, что это делается для удобства, чтобы в производной меньше возьни было и что это монотонная операция, она экстремальное поведение функции не меняет, но всё же. -- АтрашкевичАндрей
+
 ----
 
-- Метод градиентного спуска (Gradient descent method)
+= Метод градиентного спуска (Gradient descent method)
 
 Для заданного набора пар (Входное значение; Результат) или же
-%EQ
-( X sup i; Y sup i )
-%EN
+$$ ( X sup i; Y sup i ) $$
 МетодГрадиентногоСпуска
 получает коэффициенты функции '''h(x)''',
 которая для всех входных параметров $$ X sup i $$ получает значение,
@@ -26,6 +30,7 @@
 а номер пары в выборке.
 
 ТУТ_НУЖНА_ВСЁ_НАГЛЯДНО_ОПИСЫВАЮЩАЯ_КАРТИНКА
+https://psv4.vk.me/c612717/u16487792/docs/1f6840a05bc4/Screenshot_-_04052015_-_04_11_51_AM.png
 
 Ошибкой для каждой пары
 $$ ( X sup i; Y sup i ) $$
@@ -84,12 +89,12 @@
 	1 Вычисляем новые коэффициенты $$ THETA $$ по формуле '''[3]''';
 	1 Переходим на шаг №2.
 
--- Пример
+- Пример
 
 НапишиМиня!
 
 
--- Список дополнительной литературы:
+- Список дополнительной литературы:
 
 	* http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D1%81%D0%BF%D1%83%D1%81%D0%BA%D0%B0
 	* something else