Stanford CS129：Applied Machine Learning（2026 冬）

请帮我把「Stanford CS129：Applied Machine Learning（2026 冬）」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://web.stanford.edu/class/cs129/
我的系统：Windows。如果实际不符，先调整方案。
本次路线：在线学习。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：官方有 Coursera 每周测验和编程作业、PSET 1–3、期中考试与最终项目。PSET PDF 和讨论题在课表中；公开同名 Machine Learning Specialization 不是该私有班级的自动替代，访问与费用另查。
课节（官方顺序）：
1. Week 1：AI 全景；监督学习第1–2周：https://web.stanford.edu/class/cs129/syllabus
2. Week 2：线性回归；监督学习第3周：https://web.stanford.edu/class/cs129/syllabus
3. Week 3：逻辑回归与文本；神经网络：https://web.stanford.edu/class/cs129/syllabus
4. Week 4：向量梯度与 softmax；网络训练：https://web.stanford.edu/class/cs129/syllabus
5. Week 5：多类分类与反向传播；应用 ML 建议：https://web.stanford.edu/class/cs129/syllabus
6. Week 6：偏差方差与系统建议；决策树：https://web.stanford.edu/class/cs129/syllabus
7. Week 7：随机森林与 XGBoost；无监督学习：https://web.stanford.edu/class/cs129/syllabus
8. Week 8：期中考试与推荐系统：https://web.stanford.edu/class/cs129/syllabus
9. Week 9：K-means 与 PCA；强化学习：https://web.stanford.edu/class/cs129/syllabus
10. Week 10：AI 方向与职业建议：https://web.stanford.edu/class/cs129/syllabus

1. 环境
- 先确认是否收到 Stanford 私有 Coursera 班级邀请；无邀请时只准备公开课表、课堂练习与 PSET 链接，不宣称能使用私有测验或自动评分。编程语言为 Python，按有权访问的 notebook 准备运行时。
- 阅读材料不需要安装终端工具。账号或付费服务由学习者自己登录；不复制登录凭据，不自动购买服务。
- 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
- 官方周课表与公开 PSET：只记录链接 https://web.stanford.edu/class/cs129/syllabus（仅保存官方链接；未核定此材料的复制许可，不自动下载或镜像。）
- 访问与作业规则：只记录链接 https://web.stanford.edu/class/cs129/（仅保存官方链接；未核定此材料的复制许可，不自动下载或镜像。）
3. 目录（最外层放在我确认的位置）
stanford-cs129-winter26/
├── 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.md     # 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-lesson-01/
    ├── 02-lesson-02/
    ├── 03-lesson-03/
    ├── 04-lesson-04/
    ├── 05-lesson-05/
    ├── 06-lesson-06/
    ├── 07-lesson-07/
    ├── 08-lesson-08/
    ├── 09-lesson-09/
    └── 10-lesson-10/
- 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.md，逐项检查并记录“通过/未通过”：
- 按浏览器或在线 notebook 清单检查，不为自检安装本机终端。
  - 人工检查：打开 syllabus 与 PSET 1；正式修课者确认能进入自己的 Coursera 编程作业运行时  → 能打开指定材料并核对标题；此项是人工检查，不是终端命令，也不代表课程练习已完成。
- 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。