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Optuna 训练试验助手

optuna-study-creator

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动触发的 ML 训练技能，识别“optuna study creator”相关请求后，即提供数据准备、模型训练、超参数调优与实验追踪等全流程指导，并给出生产级代码与校验。

回归分析助手

performing-regression-analysis

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

使用 regression-analysis-tool 插件执行回归建模，分析数据、构建线性或多项式模型、验证效果并输出性能指标，帮助用户预测结果或探索变量关系。

量化金融模型与交易分析

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本技能模拟量化分析师的角色，提供构建复杂金融模型、回测交易策略和深入分析市场数据的能力。它涵盖了投资组合优化（如马可维茨模型）、关键风险指标（如VaR、夏普比率）的计算，以及统计套利等前沿领域。适用于需要进行严谨数据分析、回测和风险评估的量化金融专业人士。

ROC曲线绘制器

roc-curve-plotter

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自动在机器学习训练阶段处理 ROC 曲线绘制，包括数据准备、模型训练、超参调优、实验追踪以及生成可落地的代码和配置，确保最佳实践与标准校验。

高级数据科学家技能

senior-data-scientist

alirezarezvani/claude-skills

指导高级数据科学家用 Python、R、SQL 及 Scikit-learn、XGBoost、MLflow 完成实验设计、特征构建、模型训练与评估，并将统计洞察转化为业务决策。

Sklearn 机器学习流水线构建

sklearn-pipeline-builder

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动响应有关 sklearn 流水线构建的请求，涵盖数据准备、模型训练、超参调优和实验追踪，提供生产级代码与行业标准校验建议。

数据集划分助手

splitting-datasets

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该技能自动生成并执行 Python 代码，将数据集按指定比例划分为训练、验证与测试集，方便机器学习模型的训练与评估。

Tensorflow 模型训练助手

tensorflow-model-trainer

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动激活的 Tensorflow 模型训练技能，覆盖数据准备、模型训练、超参数调优与实验追踪，并生成生产级代码与校验。

机器学习模型训练

training-machine-learning-models

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动化完成机器学习模型的训练流程，包括数据分析、模型类型选择、参数配置、交叉验证训练、性能评估以及生成可复用的模型产物，适用于需要训练或评估数据集的场景。

天文数据分析库

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Astropy 是面向科研的 Python 库，用于处理带单位的物理量、天球坐标、FITS 文件、宇宙学模型、精确时间体系以及表格数据，方便对观测与模拟的天文信息进行转换与分析。

CELLxGENE普查查询助手

cellxgene-census

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

通过程序化接口访问CZ CELLxGENE 61M+细胞数据，按组织、疾病及细胞类型查询表达、元数据、嵌入与统计，便于与scanpy或模型流程结合开展大规模分析。

PyMC 贝叶斯建模

pymc-bayesian-modeling

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

使用 PyMC 5+ 构建层级贝叶斯模型，涵盖数据准备、MCMC（NUTS）或变分推断、先验/后验检查、信息准则比较与预测推断，适合不确定性评估。

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