dbscan-custom-metrics
De la autor
Implement DBSCAN clustering with custom distance metrics using scikit-learn's pairwise_distances.
Instalare
npx skills add cxcscmu/SkillLearnBench --skill dbscan-custom-metrics -a claude-code
Se instalează în .claude/skills/dbscan-custom-metrics/ · Fiecare comandă descarcă skill-ul direct de pe GitHub cu utilitarul open source skills.
Identic octet cu octet cu commit-ul scanat, cu licența depozitului și un fișier SOURCE.txt.
Vrei ca agentul să-ți propună skill-uri în timp ce scrii? Vezi cum folosești skill-urile din IDE.
Verificări de siguranță pe SKILL.md
Niciun avertisment.
De ce 83
aiqbench calculează scorul de încredere din semnale publice. Nu este un audit de securitate, așa că citește un skill înainte să-l instalezi.
Skill-uri similare
Cele mai apropiate de acesta prin ce fac și când sunt folosite.
- dbscan-custom-metriccxcscmu/SkillLearnBenchRun DBSCAN clustering with a custom distance metric using sklearn, including how to define weighted Euclidean metrics and extract cluster centroids.Altele★ 91
- custom-distance-metricscxcscmu/SkillLearnBenchDefine custom distance/similarity metrics for DBSCAN clustering with sklearn, using weighted Euclidean distances.Altele★ 91
- scikit-learnforyourhealth111-pixel/Vibe-SkillsMachine learning in Python with scikit-learn. Use when working with supervised learning (classification, regression), unsupervised learning (clustering, dimensionality reduction), model evaluation, hyperparameter tuning, preprocessing, or building ML pipelines. Provides comprehensive reference documentation for algorithms, preprocessing techniques, pipelines, and best practices.Inginerie★ 3.8K
- daskK-Dense-AI/scientific-agent-skillsScales pandas, NumPy, and custom Python research workflows beyond memory or across clusters with Dask. Covers DataFrames, Arrays, Bags, Futures, chunking, schedulers, and distributed diagnostics. Use for partitioned file processing, scientific array computation, or parallel tasks whose memory and dependency structure require Dask.Date★ 54.5K
- data-matchingcxcscmu/SkillLearnBenchMatching observation data to simulation output with exact datetime and depth binningAltele★ 91
- scikit-learn-machine-learningjaechang-hits/SciAgent-SkillsClassical ML in Python: classification, regression, clustering, dim reduction, evaluation, tuning, preprocessing pipelines. Linear models, tree ensembles, SVMs, K-Means, PCA, t-SNE. Use PyTorch/TF for deep learning; XGBoost/LightGBM for scale.Inginerie★ 383
Note și recenzii
—
nicio recenzie
Ai încercat acest skill? Notează-l ca să-i ajuți pe alții. Autentifică-te
Discuție
Intră în discuție. Autentifică-te