fix typo & improve translation (#404)

* Update README.ko.md

* Update README.zh-cn.md

8-Reinforcement/2-Gym/translations/README.ko.md

@@ -121,7 +121,7 @@ cartpole balancing 문제를 풀려면, 대상 환경을 초기화할 필요가
 
 ## State discretization
 
-Q=Learning에서, 각 state에서 할 것을 정의하는 Q-Table을 만들 필요가 있습니다. 이렇게 하려면, state가 **discreet**으로 되어야하고, 더 정확해지면, 한정된 discrete 값 숫자를 포함해야 합니다. 그래서, 관측치를 어떻게든지 **discretize** 해서, 한정된 state 세트와 맵핑할 필요가 있습니다.
+Q-Learning에서, 각 state에서 할 것을 정의하는 Q-Table을 만들 필요가 있습니다. 이렇게 하려면, state가 **discreet**으로 되어야하고, 더 정확해지면, 한정된 discrete 값 숫자를 포함해야 합니다. 그래서, 관측치를 어떻게든지 **discretize** 해서, 한정된 state 세트와 맵핑할 필요가 있습니다.
 
 이렇게 할 수 있는 몇 방식이 있습니다:
 

8-Reinforcement/2-Gym/translations/README.zh-cn.md

@@ -265,7 +265,7 @@ import random
 
 - **接近我们的目标**。我们非常接近实现在连续 100 多次模拟运行中获得 195 个累积奖励的目标，或者我们可能真的实现了！即使我们得到更小的数字，我们仍然不知道，因为我们平均超过 5000 次运行，而在正式标准中只需要 100 次运行。
   
-- **奖励开始下降**。有时奖励开始下降，这意味着我们可以"破坏" Q-Table 中已经学习到的值，这些值会使情况变得更糟。
+- **奖励开始下降**。有时奖励开始下降，这意味着我们可以“破坏” Q-Table 中已经学习到的值，这些值会使情况变得更糟。
 
 如果我们绘制训练进度图，则这种观察会更加清晰可见。
 
@@ -279,7 +279,7 @@ plt.plot(reawrd)
 
 ![原始进度](../images/train_progress_raw.png)
 
-从这张图中，无法说明任何事情，因为由于随机训练过程的性​​质，训练课程的长度差异很大。为了更好地理解这个图，我们可以计算一系列实验的 **running average**，假设为 100。这可以使用 `np.convolve` 方便地完成：（代码块 12）
+从这张图中，无法说明任何事情，因为由于随机训练过程的性质，训练课程的长度差异很大。为了更好地理解这个图，我们可以计算一系列实验的 **running average**，假设为 100。这可以使用 `np.convolve` 方便地完成：（代码块 12）
 
 ```python
 def running_average(x,window):