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搜索 Scikit-learn ，共找到 12 条记录

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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。

学习率调度助手

learning-rate-scheduler

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

为机器学习训练中配置学习率调度器提供自动化指导，涵盖最佳实践、配置模式，以及 PyTorch、TensorFlow 和 Scikit-learn 的代码生成与验证。

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。

Aeon 时间序列机器学习

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Aeon 是兼容 scikit-learn 的时间序列机器学习工具，涵盖分类、回归、聚类、预测、异常检测、分割、相似搜索与特征提取，面向各类时序数据场景。

Scikit-learn 机器学习工具

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

提供 scikit-learn 机器学习全流程指导，涵盖监督/无监督算法、预处理、评估、超参数调优与流水线搭建，方便快速交付可解释的模型。

Scikit 生存分析

scikit-survival

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

基于 scikit-survival 的 Python 生存分析工具，涵盖 Cox、集成模型、SVM 与指标评估，便于处理删失数据的时间事件建模。

Vaex 大规模数据处理

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Vaex 是一款高性能 Python 库，利用延迟计算和磁盘外表格，能在内存不足时处理数十亿行数据，适合做大数据统计、可视化、格式转换及机器学习流程。

Aeon时间序列机器学习工具包

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Aeon是一个兼容scikit-learn的Python时间序列机器学习工具包。它提供了一个统一的API，用于处理时间序列数据的分类、回归、聚类、预测（Forecasting）、异常检测、分段和模式识别等多种高级任务。适用于需要对时间依赖性数据进行专业分析的场景。

Python科学计算GPU加速优化

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills

本技能充当专家级的GPU优化工程师，负责将耗费CPU资源的科学计算、数据处理和机器学习代码，重构为能在NVIDIA GPU上运行的高性能代码。该技能覆盖了科学模拟、大规模数据分析、地理空间处理、图像识别和向量搜索等多个高并行度任务。

Scikit-learn机器学习指南

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

本技能详细介绍了使用scikit-learn进行经典的机器学习全流程。从有监督学习（分类、回归）到无监督学习（聚类、降维），内容覆盖了数据预处理、模型评估、超参数调优，并指导用户构建生产级的机器学习管道（Pipeline）。

强化学习算法训练与实现

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills

稳定强化学习库提供了一套基于PyTorch的生产级RL算法实现，包括PPO、SAC、DQN等主流算法。它采用类似scikit-learn的统一API，使开发者能够轻松训练RL智能体，创建自定义环境，并进行高效的向量化并行训练，适用于标准的RL研究和原型开发。

Scikit-learn Python机器学习库

sickn33/antigravity-awesome-skills

Scikit-learn是Python领域标准的机器学习库。它提供全面的工具集，用于执行监督学习（如分类、回归）和无监督学习（如聚类、降维）。用户可以使用它来构建完整的机器学习流程，进行数据预处理、模型评估和优化，适用于构建端到端的各种数据科学和预测系统。

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