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There is nothing in code chapter 13 from the code.md file.

电子书无法下载求解

在 class TileCoder 里的__call__(）
def call(self, floats=(), ints=()):
dim = len(floats)
scaled_floats = tuple(f * self.layers * self.layers for f in floats)
features = []
for layer in range(self.layers):
codeword = (layer,) + tuple(int((f + (1 + dim * i) * layer) /
self.layers) for i, f in enumerate(scaled_floats)) + ints
feature = self.get_feature(codeword)
features.append(feature)
return features
这里使用了 (f + (1 + dim * i) * layer) 来计算不同layer的位置
但是实际计算， 当i=1时 会把1-7层的的坐标映射到1-9或2-10
实测表明 使用(f + layer) 效果会更好 而且会严格的把1-7层的数据映射到0-8

SARSA 算法<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
平均回合奖励 = -12649.0 / 100 = -126.49
SARSA(λ) 算法<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
平均回合奖励 = -10181.0 / 100 = -101.81
我们为什么要采用(f + (1 + dim * i) * layer) 来计算呢？

请问一下书本第二章线性规划求解最优状态价值中：minimize、over、s.t.各代表什么啊，书本并没有说明，网上也没有类似这样的表达

我太服气了，这么多错误。要一边看电子版一边看勘误。牛。

该书是不是还没有正式出版，为什么查不到相关信息。

I'm getting the following error when running the Advantage Actor-Critic to Play Acrobot-V1

ValueError Traceback (most recent call last)
in <cell line: 21>()
20 episode_rewards = []
21 for episode in itertools.count():
---> 22 episode_reward, elapsed_steps = play_episode(env, agent, seed=episode,
23 mode='train')
24 episode_rewards.append(episode_reward)

in play_episode(env, agent, seed, mode, render)
1 def play_episode(env, agent, seed=None, mode=None, render=False):
----> 2 observation, _ = env.reset(seed=seed)
3 reward, terminated, truncated = 0., False, False
4 agent.reset(mode=mode)
5 episode_reward, elapsed_steps = 0., 0

ValueError: too many values to unpack (expected 2)

请教

1. 代码清单6-4中，智能体的get_q方法的return，动作价值不是应该权重乘上特征向量吗，但是为什么这里是self.w[features]？

2. 代码清单6.3 砖瓦编码
   为什么这么第一层是64个砖瓦，剩下7层是81个砖瓦呢？8+1是怎么来的？我的理解是如果选用8层，那么每层是大网格/砖瓦 相当于8*8的小格。可一层覆盖最终有网格/瓦片是怎么决定的呢？

chapter05_td中“Taxi-v3.ipynb”的这种计算方式：

和书上的讲解不完全相符：

是这样吗？还是我没有更新？

另外“self.q[next_state].mean()”也不是按照策略计算均值：

请问一下第34页的代码去哪了？