diff --git a/docs/1.机器学习基础.md b/docs/1.机器学习基础.md
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--- a/docs/1.机器学习基础.md
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         * 在分类算法中目标变量的类型通常是标称型的，而在回归算法中通常是连续型的。
 
 * 机器学习的训练过程
-    *  ![机器学习训练过程图](./1.机器学习基础训练过程.png)
+    *  ![机器学习训练过程图](/images/1.MLFoundation/机器学习基础训练过程.png)
 
 * 监督学习
     * 必须知道预测什么，即必须知道目标变量的分类信息。分类和回归属于监督学习。
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         * 想要完成何种任务，比如是预测明天下雨的概率还是对投票者按照兴趣分组；如果想要预测目标变量的值，则可以选择监督学习算法，否则可以选择无监督学习算法。
     * 需要分析或收集的数据是什么
 * 举例
-* ![选择算法图](./1.机器学习基础-选择算法.png)
+* ![选择算法图](/images/1.MLFoundation/机器学习基础-选择算法.png)
 
 * 开发的步骤
     * 1.收集数据
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