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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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数据增强流水线助理
data-augmentation-pipeline
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
166
为机器学习训练中的数据增强流水线提供自动化指导,覆盖实战模式、代码与配置生成、结果校验与实验追踪,帮助构建高质量的数据准备流程。
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数据归一化工具
data-normalization-tool
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
206
自动化支持 ML 训练中的数据归一化工具任务,涵盖最佳实践、生成生产级代码与配置,并校验输出结果。
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早停回调助手
early-stopping-callback
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
417
面向机器学习训练流程,提供早停回调的配置建议、最佳实践、代码生成与校验,适用于 PyTorch、TensorFlow 与 scikit-learn 实验。
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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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高级数据科学家技能
senior-data-scientist
alirezarezvani/claude-skills
348
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。
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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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分子特征化中心
molfeat
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
255
Molfeat 是一个 Python 库,集成 100+ 分子特征器、转换器与预训练模型,用于 QSAR、虚拟筛选、相似性搜索和深度学习等分子 ML 场景。
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PathML 病理计算工具包
pathml
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
468
PathML 是用于计算病理的 Python 工具集,支持多种切片格式、H&E 预处理、图谱构建和 HoVer-Net/HACTNet 训练,方便多重免疫荧光及空间蛋白组分析与管理。
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SwanLab 实验跟踪
experiment-tracking-swanlab
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
419
介绍如何使用 SwanLab 进行开源机器学习实验跟踪,提供本地或自托管的仪表盘、丰富的媒体日志,并与 PyTorch、Transformers、Lightning、Fastai 等框架集成,便于对比各次训练。
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Trackio:机器学习实验跟踪
hugging-face-trackio
sickn33/antigravity-awesome-skills
353
Trackio是一个全面的实验跟踪库,用于记录、可视化和管理机器学习训练过程中的指标和警报。它通过Python API支持在训练过程中记录指标和设置诊断警报。同时,CLI接口支持指标的查询和仪表盘展示,并将数据同步到Hugging Face Spaces,特别适用于自动化和远程的ML实验监控流程。
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