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搜索 ML训练，共找到 16 条记录

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交叉验证配置

cross-validation-setup

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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。

数据增强流水线助理

data-augmentation-pipeline

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

数据归一化工具

data-normalization-tool

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

早停回调助手

early-stopping-callback

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

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。

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。

分子特征化中心

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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。

PathML 病理计算工具包

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

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。

SwanLab 实验跟踪

experiment-tracking-swanlab

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

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。

Trackio：机器学习实验跟踪

hugging-face-trackio

sickn33/antigravity-awesome-skills

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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