Reinforcement Learning, Ciencia De Dados, Data Science, Machine Learning.
for x in arr] y_direct = [ydir_map[x] for x in arr] ig, ax = plt.subplots() ax.quiver(x_pos, y_pos,x_direct,y_direct,scale=10) ax.axis([0, width, 0, height]) return plt plot_arrows(m) Política ótima encontrada a partir do método value iteration. Assim, para cada estado, encontramos o caminho mais