机器学习 Skill技能列表
Molfeat分子特征化库Skill molfeat
Molfeat是一个用于分子特征化的Python库，提供100多种预训练嵌入和手工特征器，可将化学结构转换为数值表示，用于QSAR建模、虚拟筛选、相似性搜索等机器学习任务。关键词：分子特征化、机器学习、化学信息学、QSAR、虚拟筛选、特征提取。
量子机器学习框架PennyLaneSkill pennylane
PennyLane是一个开源的量子机器学习框架，提供硬件无关的量子电路自动微分、设备独立编程，并与PyTorch、JAX、TensorFlow等经典框架无缝集成。专为变分量子算法（如VQE、QAOA）、量子神经网络和量子化学模拟设计，适用于量子计算研究和应用开发，关键词包括量子计算、机器学习、自动微分、变分算法、量子神经网络。
Pymoo多目标优化框架Skill pymoo
Pymoo是一个Python多目标优化框架，提供NSGA-II、NSGA-III、MOEA/D等先进算法，用于解决单目标和多目标优化问题，支持约束处理、基准测试（如ZDT、DTLZ）、遗传算子定制和多标准决策制定，适用于工程设计、量化金融、机器学习等领域的优化任务。关键词：多目标优化、Python框架、NSGA-II、Pareto前沿、约束处理、进化算法、工程设计、量化策略。
SHAP（沙普利可加性解释）Skill shap
SHAP技能用于机器学习模型的可解释性和解释性，通过SHAP值计算特征重要性、生成各种图表（如瀑布图和蜂群图）、调试模型、分析偏差和公平性。支持树模型、深度学习模型和线性模型，是实现可解释AI的关键工具。关键词：模型解释、可解释AI、SHAP值、特征重要性、机器学习、数据可视化、偏差分析、深度学习、树模型、线性模型。
BAML集成技能Skill baml-integration
BAML 集成技能是一套通用的模式，用于在任何项目中与边界机器学习（BAML）合作，提供类型安全的大语言模型（LLM）提示和自动代码生成，支持 Python 和 TypeScript，适用于跨语言代码生成和客户端包装。
DeepChem（深度化学机器学习工具包）Skill deepchem
DeepChem 是一个用于化学、材料科学和生物学的 Python 机器学习库，专注于分子性质预测（如溶解度、毒性）、药物发现、材料设计和生物分子分析。它提供分子特征化、图神经网络（GNNs）、预训练模型和 MoleculeNet 基准数据集，支持迁移学习和深度学习应用。关键词：机器学习、化学、药物发现、分子性质预测、图神经网络、Python 库。
向量搜索模式Skill VectorSearchPatterns
向量搜索模式是一种利用向量嵌入和数据库进行语义搜索的技术，它通过将文本或图像转换为向量，然后在高维空间中测量向量之间的相似性来工作。这项技术适用于需要基于内容含义而非关键词进行搜索的场景，如语义文档搜索、产品推荐、问题回答等。关键词包括向量嵌入、语义搜索、相似性比较、机器学习模型。
概率分析工具包Skill probabilistic-analysis-toolkit
概率分析工具包是用于分析随机化算法的专业工具，提供基于概率论和集中不等式的数学分析框架。该工具包支持期望值计算、切尔诺夫界、霍夫丁界、马尔可夫不等式、切比雪夫不等式等关键概率工具的应用，帮助算法工程师和研究人员评估随机算法的性能保证、失败概率和收敛速度。适用于算法复杂度分析、机器学习理论、密码学、分布式系统等需要严格概率保证的领域。 关键词：随机化算法分析，概率论工具，集中不等式，切尔诺夫界，霍夫丁界，算法复杂度，概率保证，期望值计算，矩生成函数，拉斯维加斯算法，蒙特卡洛算法
时间序列预测模式Skill ai-ml-timeseries
本技能提供时间序列预测的现代操作模式、模板和决策规则，涵盖AI和机器学习方法如LightGBM、Transformers、RNNs，以及特征工程、生成式AI（如Chronos）、时间验证、回测和生产部署。强调可解释性、长期依赖处理和自适应预测，适用于数据科学、量化金融和AI应用场景。关键词：时间序列预测、AI预测模型、机器学习模板、特征工程、回测系统、生产部署、可解释AI、生成式时间序列、概率预测。
parallel-patternsSkill parallel-patterns
GPU并行算法设计模式与实现，包括并行归约、扫描/前缀和、直方图、并行排序、流压缩等高效算法
FAIRChem技能Skill fairchem
FAIRChem是一个用于材料科学和量子化学的机器学习框架，提供预训练的UMA模型和ASE集成，支持快速能量、力、应力预测，适用于催化、分子、晶体、MOFs等模拟和优化，加速计算并提高效率。关键词：机器学习、材料科学、量子化学、UMA模型、ASE集成、模拟预测、催化研究、几何优化、分子动力学。
机器学习Skill machine-learning
本技能是关于机器学习全生命周期的综合指南，涵盖从问题定义、数据准备、模型选择、训练评估到生产部署与监控的完整流程。关键词：机器学习、MLOps、模型训练、特征工程、超参数调优、模型部署、A/B测试、数据漂移、模型版本管理、CI/CD。