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@@ -238,7 +238,7 @@ $\theta ={{\left( {X^{T}}X \right)}^{-1}}{X^{T}}y$ 的推导过程：
 $J\left( \theta  \right)=\frac{1}{2m}\sum\limits_{i=1}^{m}{{{\left( {h_{\theta}}\left( {x^{(i)}} \right)-{y^{(i)}} \right)}^{2}}}$
 其中：${h_{\theta}}\left( x \right)={\theta^{T}}X={\theta_{0}}{x_{0}}+{\theta_{1}}{x_{1}}+{\theta_{2}}{x_{2}}+...+{\theta_{n}}{x_{n}}$
 
-将向量表达形式转为矩阵表达形式，则有$J(\theta )=\frac{1}{2}{{\left( X\theta -y\right)}^{2}}$ ，其中$X$为$m$行$n$列的矩阵（$m$为样本个数，$n$为特征个数），$\theta$为$n$行1列的矩阵，$y$为$m$行1列的矩阵，对$J(\theta )$进行如下变换
+将向量表达形式转为矩阵表达形式，则有$J(\theta )=\frac{1}{2}{{\left( X\theta -y\right)}^{2}}$ (此处平方不表示矩阵幂运算)，其中$X$为$m$行$n+1$列的矩阵（$m$为样本个数，$n$为特征个数），$\theta$为$n+1$行1列的矩阵，$y$为$m$行1列的矩阵，对$J(\theta )$进行如下变换
 
 $J(\theta )=\frac{1}{2}{{\left( X\theta -y\right)}^{T}}\left( X\theta -y \right)$