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scikit-learn

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Maschinelles Lernen in Python mit scikit-learn. Wird verwendet, wenn Sie mit überwachtem Lernen (Klassifizierung, Regression), unüberwachtem Lernen (Clustering, Dimensionsreduktion), Modellbewertung, Hyperparameter-Tuning, Vorverarbeitung oder dem Aufbau von ML-Pipelines arbeiten. Bietet umfassende Referenzdokumentation für Algorithmen, Vorverarbeitungstechniken, Pipelines und Best Practices.

25Installationen·0Trend·@ovachiever

Installation

$npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill scikit-learn

SKILL.md

This skill provides comprehensive guidance for machine learning tasks using scikit-learn, the industry-standard Python library for classical machine learning. Use this skill for classification, regression, clustering, dimensionality reduction, preprocessing, model evaluation, and building production-ready ML pipelines.

See: references/supervisedlearning.md for detailed algorithm documentation, parameters, and usage examples.

Discover patterns in unlabeled data through clustering and dimensionality reduction.

Maschinelles Lernen in Python mit scikit-learn. Wird verwendet, wenn Sie mit überwachtem Lernen (Klassifizierung, Regression), unüberwachtem Lernen (Clustering, Dimensionsreduktion), Modellbewertung, Hyperparameter-Tuning, Vorverarbeitung oder dem Aufbau von ML-Pipelines arbeiten. Bietet umfassende Referenzdokumentation für Algorithmen, Vorverarbeitungstechniken, Pipelines und Best Practices. Quelle: ovachiever/droid-tings.

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Fakten (zitierbereit)

Stabile Felder und Befehle für KI/Such-Zitate.

Installationsbefehl
npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill scikit-learn
Kategorie
</>Entwicklung
Verifiziert
Erstes Auftreten
2026-02-01
Aktualisiert
2026-02-18

Schnelle Antworten

Was ist scikit-learn?

Maschinelles Lernen in Python mit scikit-learn. Wird verwendet, wenn Sie mit überwachtem Lernen (Klassifizierung, Regression), unüberwachtem Lernen (Clustering, Dimensionsreduktion), Modellbewertung, Hyperparameter-Tuning, Vorverarbeitung oder dem Aufbau von ML-Pipelines arbeiten. Bietet umfassende Referenzdokumentation für Algorithmen, Vorverarbeitungstechniken, Pipelines und Best Practices. Quelle: ovachiever/droid-tings.

Wie installiere ich scikit-learn?

Öffnen Sie Ihr Terminal oder Kommandozeilen-Tool (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Kopieren Sie diesen Befehl und führen Sie ihn aus: npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill scikit-learn Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code oder Cursor

Wo ist das Quell-Repository?

https://github.com/ovachiever/droid-tings