Aka MeTa HaByaHHa 3 ninkpinneHHAM?/What is the purpose of Reinforcement Learning? Bn6paTn Hankpawnn BapiaHT 3 6araTbox a6o nocarTW cKnaAHoi MeTn 6araTbMa xonaMn choose the best option from many or achieve a complex goal in many moves. BN3HaynTn oyHKyiO,9Ka Bino6paxKae BeKtopn o3HaK(BXiAHi AaHi)y MiTKN(BnXiAHi naHi)/define a function that displays feature vectors(input data)in labels(output data). Bn3HaynTn KopncHi o3HaKn a6o cTpyKTypHi BnacTnBocTi AaHnx/to identify useful features or structural properties of data.

Reinforcement Learning的目的是通过与环境的交互，学习如何做出最优决策，以实现某个目标。对于一个给定的任务，Reinforcement Learning算法会通过不断地尝试和反馈，逐渐调整自己的策略，以最小化某个衡量指标（例如累积奖励）。

对于函数显示特征向量和标签的问题，可以使用以下Python伪代码实现：

def display_feature_vectors(features, labels):
    for i in range(len(features)):
        print("Feature vector:", features[i])
        print("Label:", labels[i])

对于识别数据的有用特征或结构属性的问题，可以使用各种技术，例如特征选择或降维。这些技术旨在从数据中提取最相关的特征，以便在机器学习模型中使用。