diff --git a/StreamLearn/legacy/README.md b/StreamLearn/legacy/README.md
index 362c531147bb57559fb0866c25d709070d065485..cf47a05263589cc464b80a39e51d1d2fd85fd209 100644
--- a/StreamLearn/legacy/README.md
+++ b/StreamLearn/legacy/README.md
@@ -523,6 +523,8 @@ python StreamLearn/tests/test_ODS.py --data PATH_TO_DATA --checkpoint PATH_TO_CH
 
 ### 3.2 SAFC：同时增强特征和类的增量学习
 
+针对动态环境应用中新类型特征导致类别数增加的问题，提出了增量学习方法SAFC，在保证旧模型可重用性的同时为新分类器的训练提供坚实的先验。
+
 该算法主要包括增量数据集构造，SAFC两种变体SAFC_D和SAFC_ID算法实现，性能测试三部分，相关代码参见目录：
 
 - StreamLearn/Algorithm/Algorithm_SAFC/Read_to_Python.py
@@ -838,6 +840,8 @@ ModelsIN用于存放训练获得的分类器
 
 ### 3.3 BBDM：基于双向分布匹配的标签移位学习
 
+针对标签移位纠正过程中存在的高方差问题，提出一种双向边缘分布匹配的标签移位校正方法BBDM，方法同时匹配标签和特征边缘分布，确保估计的类比例的稳定性。
+
 该算法主要包括标签移位数据集构造，BBDM算法实现，性能测试三部分，相关代码参见目录：
 
 - StreamLearn/Algorithm/Algorithm_BBDM/cifar10_for_labelshift.py