diff --git a/Practice/Dataset.md b/Practice/Dataset.md
index a057cfb..54006e8 100644
--- a/Practice/Dataset.md
+++ b/Practice/Dataset.md
@@ -4,12 +4,44 @@
 ![ML](https://img.shields.io/badge/LH-Machine%20Learning-red)
 ![NLP](https://img.shields.io/badge/LH-Natural%20Language%20Processing-red)
 
+## 从数据概念开始讲起
+
+我们认为能学习数据都符合一定的假设，在统计学上认为则是数据遵循一定概率分布。例如可乐一定遵循一定概率分布，其概率分布可以理解为从可乐厂生产。可乐厂生产的每一瓶可乐（样本）可能都不同，我们可以认为每一份样本（可乐）都遵从一个可乐厂生产的概率分布。而每一瓶可乐（样本）都是从可乐厂生产（采样）出来的。而机器学习的目标是学会这个概率分布。我们将遵从一定的概率分布记作 $\sim$ ，$x$ 数据遵循 $P$ 概率分布则会被写作 $x \sim P$。机器学习做的另一个假设则为数据集是遵循最终概率分布的，即 $\mathcal{D} \sim P$​。
+
+如果我们称呼用于直接训练模型的数据点称呼为**训练集（training set，$\mathcal{D}_\text{train}$）**。而我们期望模型通过学习现有观测数据（训练集），并尝试去在未见过的数据达到最好的性能。因此我们需要一个模型从未见过的数据用于评估模型性能。我们称这个数据集为**测试集（testing set，$\mathcal{D}_\text{test}$​​）**。当然，我们一定不能让模型看到测试集，换句话说不能有泄露（Leakage）。
+
+> **如果看见测试集会怎么样？**
+> 让我们考虑一个学习的例子。上课老师总是在通过各种各样的题目让你学会知识（可以理解为在训练集上训练），平时测验尝试评估你学会知识没（通过测试集测试）。对于高中来说，我们期望在最终的高考取得好成绩，即我们通过平时的学习能够解决没见过的题目。对于类似的，通过先验经验以达到解决未见过的问题被称为**泛化（Generalisation）**。我们期望学生拥有最高的泛化性能。
+>
+> 但是如果每次平时测验，你都做过原题（训练了测试集），那么对于最终的平时测试，你可能次次满分，相对应的，测试集上的测试指标非常高。但是对于现实问题的泛化性能，我们不得而知。
+
+那通过训练集和测试集，我们究竟在拟合什么呢？可能最直觉的答案是我们在拟合训练集整体的概率分布，这是没错的。但是如果考虑一个现实情况，如果我们把数据集分割为训练集和测试集，那么显然训练集，测试集和最终概率分布都可能会有轻微不一样：
+$$
+\mathcal{D} = \mathcal{D}_\text{train} \cup \mathcal{D}_\text{test}
+\\
+\mathcal{D} \sim P
+\qquad \mathcal{D}_\text{train}
+\sim P_\text{train}\qquad
+\mathcal{D}_\text{test} \sim P_\text{test}\\
+
+P \approx P_\text{test} \approx P_\text{train}
+$$
+考虑我们最终是以测试集指标作为评估标准，那么我们也可以认为，我们其实期望模型最终拟合测试集所对应的概率分布。
+
 ## 分割数据集
 
-在实践中，我们通常不会将所有数据点都用于训练模型，而根据模型训练的不同阶段，将数据集划分为训练集（training set，$\mathcal{D}_\text{train}$）、验证集（validation set，$\mathcal{D}_\text{valid}$，也称开发集，dev set）和测试集（testing set，$\mathcal{D}_\text{test}$）。
+在实践中，我们通常不会将所有数据点都用于训练模型，而根据模型训练的不同阶段，将数据集划分为**训练集（training set，$\mathcal{D}_\text{train}$）**、**验证集（validation set，$\mathcal{D}_\text{valid}$，也称开发集，dev set）**和**测试集（testing set，$\mathcal{D}_\text{test}$​）**。
+
+> **为什么要有验证集？**
+>
+> 如果一个模型拥有很多超参数，即机器学习并不能自动学习的参数，那么我们通常需要手动调整以确定最优值，我们称呼这个过程为超参数调优 Hyperparameter Tuning。而我们依赖什么数据集进行调整呢？
+>
+> 如果我们直接在 $\mathcal{D}_\text{test}$ 上进行调整，那我们其实在变相给模型透露了最终用于验证的数据集特征：我们期望其在测试集取最低的损失，意味着我们其实本质上在让模型去拟合测试集的概率分布，这里的问题是我们的模型可能会只学习了测试集的分布，而学不会整体情况，从而导致在未见过的数据性能低下，即泛化性能并没有预期的好。
 
 ![](./img/split.png)
 
+
+
 训练集用于训练模型，验证集通常用于查看新数据的状态和用于调整模型的超参数，测试集用于评估模型的性能。在划分数据集时，我们通常会将数据集的大部分数据用于训练集，只有一小部分数据用于验证集与测试集。
 
 常见的划分比例是 70% 的数据用于训练集，10% 的数据集用于验证集，20% 的数据用于测试集。
@@ -51,4 +83,5 @@ K 折交叉验证是将训练集 $\mathcal{D}_\text{train}$ 划分为 $K$ 个大
 
 ### 留一法 Leave-One-Out Cross Validation
 
-留一法是 K 折交叉验证的特例，即 $K=N$，其中 $N$ 是训练集 $\mathcal{D}_\text{train}$ 的大小。留一法的缺点是计算量大，但是由于每次只有一个样本作为验证集，因此留一法的结果是最准确的。
\ No newline at end of file
+留一法是 K 折交叉验证的特例，即 $K=N$，其中 $N$ 是训练集 $\mathcal{D}_\text{train}$ 的大小。留一法的缺点是计算量大，但是由于每次只有一个样本作为验证集，因此留一法的结果是最准确的。
+