MIT 6.438：Algorithms for Inference（2014 秋）

请帮我把「MIT 6.438：Algorithms for Inference（2014 秋）」的学习环境一次准备好，让我之后只需要按顺序学习和做练习。
开始前先问我：课程放在哪个目录（等我给出完整路径），确认我的操作系统和已有工具。确认前不要创建文件或安装软件。

课程入口：https://ocw.mit.edu/courses/6-438-algorithms-for-inference-fall-2014/
我的系统：Windows。如果实际不符，先调整方案。
本次路线：Windows：在本机动手。只准备这条路线需要的工具；只读路线不安装运行环境、不配置模型密钥。
练习：10 套习题集（PS1–PS10，PDF）与考试发布在 OCW 公开页面，无需登录；OCW 无提交与评分。官方只提供一份 PS6 第 3 题的 MATLAB 解答代码，没有书面答案，校外学习者只能自行推导、用 Octave 跑数值题自查。
课节（官方顺序）：
1. Course Overview; Preliminaries：https://ocw.mit.edu/courses/6-438-algorithms-for-inference-fall-2014/pages/lecture-notes/
2. Directed Graphical Models：https://ocw.mit.edu/courses/6-438-algorithms-for-inference-fall-2014/pages/lecture-notes/
3. Undirected Graphical Models：https://ocw.mit.edu/courses/6-438-algorithms-for-inference-fall-2014/pages/lecture-notes/
4. Factor Graphs and Comparing Graphical Model Types：https://ocw.mit.edu/courses/6-438-algorithms-for-inference-fall-2014/pages/lecture-notes/
5. Minimal I-Maps, Chordal Graphs, Trees, and Markov Chains：https://ocw.mit.edu/courses/6-438-algorithms-for-inference-fall-2014/pages/lecture-notes/
6. Gaussian Graphical Models：https://ocw.mit.edu/courses/6-438-algorithms-for-inference-fall-2014/pages/lecture-notes/
7. Inference On Graphs: The Elimination Algorithm：https://ocw.mit.edu/courses/6-438-algorithms-for-inference-fall-2014/pages/lecture-notes/
8. Inference On Trees: Sum-Product Algorithm：https://ocw.mit.edu/courses/6-438-algorithms-for-inference-fall-2014/pages/lecture-notes/
9. Forward-Backward Algorithm, Sum-Product On Factor Graphs：https://ocw.mit.edu/courses/6-438-algorithms-for-inference-fall-2014/pages/lecture-notes/
10. Sum-Product On Factor Graphs, MAP Elimination：https://ocw.mit.edu/courses/6-438-algorithms-for-inference-fall-2014/pages/lecture-notes/
11. The Max-Product Algorithm：https://ocw.mit.edu/courses/6-438-algorithms-for-inference-fall-2014/pages/lecture-notes/
12. Gaussian Belief Propagation：https://ocw.mit.edu/courses/6-438-algorithms-for-inference-fall-2014/pages/lecture-notes/
13. BP on Gaussian Hidden Markov Models: Kalman Filtering：https://ocw.mit.edu/courses/6-438-algorithms-for-inference-fall-2014/pages/lecture-notes/
14. The Junction Tree Algorithm：https://ocw.mit.edu/courses/6-438-algorithms-for-inference-fall-2014/pages/lecture-notes/
15. Loopy Belief Propagation and its Properties：https://ocw.mit.edu/courses/6-438-algorithms-for-inference-fall-2014/pages/lecture-notes/
16. Variational Inference：https://ocw.mit.edu/courses/6-438-algorithms-for-inference-fall-2014/pages/lecture-notes/
17. Markov Chain Monte Carlo Methods and Approximate MAP：https://ocw.mit.edu/courses/6-438-algorithms-for-inference-fall-2014/pages/lecture-notes/
18. Approximate Inference: Importance Sampling and Particle Filters：https://ocw.mit.edu/courses/6-438-algorithms-for-inference-fall-2014/pages/lecture-notes/
19. Learning Graphical Models：https://ocw.mit.edu/courses/6-438-algorithms-for-inference-fall-2014/pages/lecture-notes/
20. Learning Parameters of an Undirected Graphical Model：https://ocw.mit.edu/courses/6-438-algorithms-for-inference-fall-2014/pages/lecture-notes/
21. Parameter Estimation from Partial Observations：https://ocw.mit.edu/courses/6-438-algorithms-for-inference-fall-2014/pages/lecture-notes/
22. Learning Structure in Directed Graphs：https://ocw.mit.edu/courses/6-438-algorithms-for-inference-fall-2014/pages/lecture-notes/
23. Learning Exponential Family Models：https://ocw.mit.edu/courses/6-438-algorithms-for-inference-fall-2014/pages/lecture-notes/

1. 环境
- 课程以纸笔推导为主，只需浏览器和 PDF 阅读器；把讲义 PDF 放入 official/，习题集与附带文件放入 assignments/。
- PS4（sp500.mat）、PS6（.m 与 RAR 图片包）、PS10（ZIP 内 .m/.mat）需要运行代码：安装 GNU Octave（Windows 安装包，需管理员权限，由我确认）或使用已有的 MATLAB 授权。
- PS6 的 RAR 图片包需要 7-Zip 等解压工具。
- 安装前先列出要装的软件和命令，等我同意；已装好的直接复用。
2. 材料
- 讲义 PDF（逐讲下载）：只记录链接 https://ocw.mit.edu/courses/6-438-algorithms-for-inference-fall-2014/pages/lecture-notes/（这是官方材料索引页，不是PDF/ZIP文件。逐项进入实际文件链接，按CC BY-NC-SA 4.0及第三方例外核对后个人下载，不能把HTML另存为PDF。）
- 习题集 PS1–PS10 及附带数据文件：只记录链接 https://ocw.mit.edu/courses/6-438-algorithms-for-inference-fall-2014/pages/assignments/（这是官方材料索引页，不是PDF/ZIP文件。逐项进入实际文件链接，按CC BY-NC-SA 4.0及第三方例外核对后个人下载，不能把HTML另存为PDF。）
- 考试：只记录链接 https://ocw.mit.edu/courses/6-438-algorithms-for-inference-fall-2014/pages/exams/（这是官方材料索引页，不是PDF/ZIP文件。逐项进入实际文件链接，按CC BY-NC-SA 4.0及第三方例外核对后个人下载，不能把HTML另存为PDF。）
- Recitations：只记录链接 https://ocw.mit.edu/courses/6-438-algorithms-for-inference-fall-2014/pages/recitations/
- 课程日历：只记录链接 https://ocw.mit.edu/courses/6-438-algorithms-for-inference-fall-2014/pages/calendar/
3. 目录（最外层放在我确认的位置）
mit-6438-2014/
├── README.md        # 课程入口、课节清单、每次怎么开始
├── progress.md      # 每课：读讲义 / 做练习 / 记笔记
├── questions.md     # 待解决的问题
├── check-env.ps1     # 环境自检，按 README 操作
├── data/            # 练习用到的样例数据
└── lessons/         # 每课一个文件夹：notes.md + exercises/
    ├── 01-overview-preliminaries/
    ├── 02-directed-graphical-models/
    ├── 03-undirected-graphical-models/
    ├── 04-factor-graphs/
    ├── 05-imaps-chordal-trees-markov/
    ├── 06-gaussian-graphical-models/
    ├── 07-elimination-algorithm/
    ├── 08-sum-product-trees/
    ├── 09-forward-backward/
    ├── 10-map-elimination/
    ├── 11-max-product/
    ├── 12-gaussian-bp/
    ├── 13-kalman-filtering/
    ├── 14-junction-tree/
    ├── 15-loopy-bp/
    ├── 16-variational-inference/
    ├── 17-mcmc-approximate-map/
    ├── 18-importance-sampling-particle/
    ├── 19-learning-graphical-models/
    ├── 20-undirected-parameters/
    ├── 21-partial-observations/
    ├── 22-structure-learning/
    └── 23-exponential-family/
- 每课文件夹里建 notes.md（顶部写本课官方链接）和 exercises/；课节文件夹名称与上面一致。
- 已有课程目录先检查并复用；不覆盖笔记、作业或 progress.md，不重置已有进度。尚未发布的课节保留入口并注明未发布，不能代写讲义或虚构练习。
4. 自检
- 创建 check-env.ps1，逐项检查并记录“通过/未通过”：
- 在课程根目录运行；每项检查独立执行，进入子目录不能影响下一项。将下面检查转换为 PowerShell 命令，不使用 Bash 语法。
  - 人工检查：打开 official/ 中的讲义PDF、assignments/ 中的题目文件，确认文件内容和标题；若尚未取得则标未完成。  → 文件能正常读取；此项不是 shell 命令。
  - octave --version  → 选择Octave路线时显示版本；已有MATLAB授权路线改由MATLAB界面查看版本。
- 标注为人工检查、浏览器操作或 notebook 单元的项目，按相应方式操作，不直接粘贴进 shell；脚本只包含当前系统可执行的命令。
- 仅在当前路线需要、对应材料已获准保存、工具已安装时运行该项；需要登录、付费或尚未开放的材料记为“需要我操作/未验证”，不能伪报通过。不执行会调用付费 API、提交作业或修改云服务的检查。
- 运行一次，把结果给我看；未通过的项目说明原因和修复办法。
5. 学习计划
- README.md：课程入口、课节清单（带链接）、每次学习怎么开始（使用“每课提示词”）。
- progress.md：每课三项勾选——读讲义、做练习、记笔记。
6. 最后分三部分汇报：已完成、需要我自己操作的、尚未验证的。

边界：
- 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作，先告诉我原因，等我同意。密钥由我在本机配置，不发到聊天，不写进笔记或版本库；原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。
- 不替我写练习或作业答案，也不替我提交。我卡住时只给提示；我明确要求时才给解答。
- 只下载许可允许个人保存的材料；其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。
如果你不能直接操作我的文件系统，请在确认目录后给出适用于我的系统、可直接执行的命令和需要保存的文件内容。