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自动化机器学习流程
building-automl-pipelines
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
297
分析需求并生成包含数据准备、模型筛选、超参调优、验证和指标输出的 AutoML 管道代码,附带文档与产出,帮助自动化机器学习流程。
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交叉验证配置
cross-validation-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
55
为 ML 训练中的交叉验证配置提供自动化支持,涵盖数据准备、模型调优与实验跟踪的规范流程、实践示例与结果校验。
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生产级机器学习流程
ml-pipeline
Jeffallan/claude-skills
179
打造生产级机器学习流水线,包括实验跟踪、特征平台、DAG 编排与自动重训练,在 MLflow、Kubeflow、Airflow、Feast 等工具协助下实现数据版本管理、超参调优和模型部署。
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Optuna 训练试验助手
optuna-study-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
56
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。
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ROC曲线绘制器
roc-curve-plotter
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
136
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。
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Sklearn 机器学习流水线构建
sklearn-pipeline-builder
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
312
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。
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Tensorflow 模型训练助手
tensorflow-model-trainer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
307
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。
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Latch生物信息工作流
latchbio-integration
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
235
LatchBio Integration 支持用 Python 装饰器构建无服务器生物信息工作流,结合 LatchFile/LatchDir 数据管理、资源调优与 Nextflow/Snakemake 集成,推进生产化流程。
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1
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