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Author: David Foster

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       "\u001b[0;32m/Users/davidfoster/.virtualenvs/deepreinforcement/lib/python2.7/site-packages/keras/engine/training.pyc\u001b[0m in \u001b[0;36mpredict\u001b[0;34m(self, x, batch_size, verbose, steps)\u001b[0m\n\u001b[1;32m   1711\u001b[0m         \u001b[0mf\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mpredict_function\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m   1712\u001b[0m         return self._predict_loop(f, ins, batch_size=batch_size,\n\u001b[0;32m-> 1713\u001b[0;31m                                   verbose=verbose, steps=steps)\n\u001b[0m\u001b[1;32m   1714\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m   1715\u001b[0m     def train_on_batch(self, x, y,\n",
@@ -1181,7 +1181,7 @@
    ],
    "source": [
     "###### QUESTION 1 #########\n",
-    "for i in xrange(best_player_version+1):\n",
+    "for i in range(best_player_version+1):\n",
     "    preds = best_players[i].predict(np.array([[1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0]], dtype=np.int))\n",
     "    print(round(preds[0],2))\n",
     "    print([round(np.exp(x) / (1 + np.exp(x)),2) for x in preds[1:]])"