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　　一遍又一遍地重复以上过程：观察状态、采取行动、获得奖励、观察新的状态、采取另一个行动、获得另一个奖励等。RL 问题只是找出如何选择行动的方案以获得尽可能多的奖励。事实证明这是一个非常普遍的框架。我们可以通过这种方式考虑许多问题，解决这些问题也有很多不同的方法。一般来说，解决方案涉及随机游走（wandering around），在不同状态选择各种行为，记住哪些组合能够获得什么奖励，然后尝试利用这些信息在未来做出更好的选择。

　　为方便起见，第一个元素始终为 1。考虑接下来的四个元素。这些代表玩家的手牌。我们已经从手牌编码转换为 rank1、rank2 和 isSuited。这三个变量技术上给出与手牌编码相同的信息（忽略特定的组合），但是该模型将更好地利用这种格式的信息。除了原始排序，我们还包含了 (rank1-rank2)^0.25。我们碰巧知道 connectedness 是德扑的重要属性，正如其名。此外，如果所有特征都量纲一致，该模型的学习效果会更好。在这里，所有的特征大致介于 0 和 1 之间，我们通过将 rank 除以 numRanks 得到。

　　θ 的第 2 个元素（对应于玩家排名较高的手牌）是 6.16764962。这对应于特征：如果 isGII 则为 rank2/numRanks，否则为 0，意思为玩家排名较高手牌时的 GII 策略。这里 rank2 除以 numRanks，所以特征每增加 1 约等于 2 和 ace 之间的差。以一个额外的 6 BB 加上 1 个 ace 而不是 2 来取得胜利似乎是合理的。（但是，为什么你会觉得有第二张更高的手牌显然是负的？）

　　假设我们的最终特征为：如果 isGII 则为 1，否则为 0。这不取决于玩家，所以 SB 和 BB 的估计值之间的唯一差异将在于 isSB 项。这个数字必须考虑在执行弃牌时 SB 和 BB 之间的差异，以及在执行 GII 时 SB 和 BB 之间的差异。模型必须在这两个差异之间挑选一个数字，最终可能会导致一些差的折中。相反，我们需要：如果 isGII 和 isSB 则为 1，否则为 0。这样，该模型可以区分 SB GII 与 BB GII 的增量值。