This alternative implementation loo

This alternative implementation looks much more like the update rule we’re using for
the epsilon-Greedy algorithm. The core insight you need to have to fully see the relationship
between our update rule and this method for computing averages is this: the
average of the first n – 1 values is just their sum divided by n – 1. So multiplying that
average by (n – 1) / n will give you exactly the value that result has in the code above
when you’ve processed the first n – 1 entries in values. If that explanation is not clear
to you, we suggest that you print out the value of result at each step in the loop until
you see the pattern we’re noting.

Kết quả (Việt) 1:

Việc thực hiện thay thế này có vẻ nhiều hơn nữa như quy tắc Cập Nhật chúng tôi đang sử dụng chogiải thuật tham lam epsilon. Cái nhìn sâu sắc cốt lõi bạn cần phải có để xem đầy đủ các mối quan hệgiữa quy tắc Cập Nhật của chúng tôi và phương pháp này cho máy tính trung bình là đây: CácTrung bình của n đầu tiên-1 giá trị là chỉ có số tiền của, chia cho n-1. Vì vậy nhân màTrung bình bằng (n-1) / n sẽ cung cấp cho bạn chính xác giá trị mà kết quả có trong mã ở trênKhi bạn đã xử lý đầu tiên n-1 mục trong giá trị. Nếu giải thích mà không phải là rõ ràngcho bạn, chúng tôi đề nghị bạn in ra giá trị của các kết quả tại mỗi bước trong vòng lặp cho đến khibạn thấy các mô hình mà chúng ta cần chú ý.

Kết quả (Việt) 2:

Triển khai thực hiện Phương án này có vẻ nhiều hơn nữa như các quy tắc cập nhật, chúng tôi đang sử dụng cho
các thuật toán epsilon-tham lam. Sự thấu hiểu cốt lõi bạn cần phải xem đầy đủ các mối quan hệ
giữa quy tắc cập nhật của chúng tôi và phương pháp này để tính trung bình là thế này:
trung bình của n đầu tiên - 1 giá trị chỉ là số tiền của họ chia cho n - 1. Vì vậy, nhân rằng
trung bình ( n - 1) / n sẽ cho bạn biết chính xác giá trị mà kết quả có trong đoạn code trên
khi bạn đã xử lý n đầu tiên - 1 mục trong giá trị. Nếu lời giải thích đó là không rõ ràng
cho bạn, chúng tôi khuyên bạn nên in ra giá trị của kết quả ở mỗi bước trong vòng lặp cho đến khi
bạn nhìn thấy các mô hình chúng tôi đang chú ý.