Updated 2mo ago
by muralidharsoth-tech
andrew-ng-ml-claude-skills
吴恩达《机器学习》课程的 Claude Code 技能集，涵盖线性回归到推荐系统的完整流程。8 个交互式技能，智能推荐算法与参数，自动生成可视化诊断图表和可运行 Python 代码。
22 GitHub stars (22)
| Period | New stars |
|---|---|
| Oct 18 | +3 |
| Oct 19 | +4 |
- 8 skills (8 skills found in its SKILL.md files)
- 2 forks (2 forks)
- 2mo ago last update (Last updated 2mo ago)
Install
Skills CLI
npx skills add muralidharsoth-tech/andrew-ng-ml-claude-skills
Asks which skills and agents to install. Just one: npx skills add muralidharsoth-tech/andrew-ng-ml-claude-skills --skill anomaly-detection — add -g for every project.
Claude Code
git clone https://github.com/muralidharsoth-tech/andrew-ng-ml-claude-skillscp -r "andrew-ng-ml-claude-skills/skills/anomaly-detection" ~/.claude/skills/
Copies the anomaly-detection skill into ~/.claude/skills/ for every project (use .claude/skills/ for one project). Repeat for the other skills listed below.
Plugin
/plugin marketplace add muralidharsoth-tech/andrew-ng-ml-claude-skills
Run inside Claude Code if the repository ships a plugin marketplace, then pick plugins from /plugin.
Skills can run code on your machine — read the SKILL.md first.
What it does
In the author's own words, from each skill's SKILL.md.
-
anomaly-detection
异常检测（Anomaly Detection）—— 基于高斯分布的一元/多元异常检测，纯 NumPy 实现。 当用户提到"异常检测"、"anomaly detection"、"找异常"、"离群点"、"异常值检测"、 "outlier detection"、"高斯异常检测"、"检测异常数据"、"帮我检测异常"、"异常样本"、 "找出异常的"、"哪些数据有问题"、"不正常的数据"、"反常数据"等类似场景时触发。 适用于任何"给一堆数据，想找出哪些样本不太正常"的需求。 不要手动写代码——必须调用此技能来统一处理。
skills/anomaly-detection/SKILL.md on GitHub (opens in a new tab) -
linear-regression
线性回归预测 —— 智能选择正规方程或梯度下降，支持单变量与多变量。 当用户提到"线性回归"、"线性拟合"、"线性预测"、"直线拟合"、"回归预测"、 "帮我做回归"、"预测一下"、"拟合一条线"、"多变量回归"等类似场景时触发。 适用于任何"给一堆 x,y 数据，想拟合并预测新值"的需求。 不要手动写代码——必须调用此技能来统一处理。
skills/linear-regression/SKILL.md on GitHub (opens in a new tab) -
logistic-regression
逻辑回归分类预测 —— 支持二分类与多分类，内置正则化梯度下降。 当用户提到"逻辑回归"、"logistic regression"、"分类预测"、"二分类"、 "多分类"、"帮我分类"、"预测类别"、"是否"、"会不会"等类似场景时触发。 适用于任何"给一堆 x,y 分类标签，想预测新样本类别"的需求。 不要手动写代码——必须调用此技能来统一处理。
skills/logistic-regression/SKILL.md on GitHub (opens in a new tab) -
model-recommendation
模型自动推荐 —— 根据数据特征和预测需求，智能推荐线性回归/逻辑回归/SVM/神经网络/Softmax 回归。 当用户提到"推荐模型"、"选什么模型"、"用什么算法"、"模型选择"、"该用哪个"、 "帮我选模型"、"哪个算法合适"、"用什么方法预测"、"线性回归还是"等类似场景时触发。 适用于任何"我有数据和预测目标，但不确定该用什么模型"的需求。 不要手动画决策树——必须调用此技能来统一处理。
skills/model-recommendation/SKILL.md on GitHub (opens in a new tab) -
neural-network-diagnosis
神经网络模型效果诊断与提升 —— 诊断已有 NN 模型的偏差/方差问题，并自动迭代优化。 当用户提到"诊断模型"、"模型效果不好"、"过拟合"、"欠拟合"、"学习曲线"、 "优化神经网络"、"调参"、"提升模型效果"、"模型诊断"、"效果差"等类似场景时触发。 适用于任何"已有一个训练好的神经网络，想诊断并提升其效果"的需求。 不要手动写代码——必须调用此技能来统一处理。
skills/neural-network-diagnosis/SKILL.md on GitHub (opens in a new tab) -
neural-network
神经网络预测 —— 支持二分类与多分类，纯 NumPy 从零实现反向传播。 当用户提到"神经网络"、"neural network"、"NN预测"、"深度学习"、 "帮我进行神经网络预测"、"用神经网络分类"、"用NN"等类似场景时触发。 适用于任何"给一堆 x,y 数据，想用神经网络预测新样本类别"的需求。 不要手动写代码——必须调用此技能来统一处理。
skills/neural-network/SKILL.md on GitHub (opens in a new tab) -
recommender-system
推荐系统（Recommender System）—— 基于内容的推荐 / 协同过滤，纯 NumPy 实现。 当用户提到"推荐系统"、"recommender system"、"协同过滤"、"collaborative filtering"、 "内容推荐"、"content-based filtering"、"推荐算法"、"评分预测"、"帮我推荐"、 "电影推荐"、"商品推荐"、"recommendation system"、"推荐引擎"、"基于内容的推荐"、 "基于协同过滤"、"预测评分"、"推荐电影"、"推荐商品"、"similar items"、"相似物品"、 "找出相似"等类似场景时触发。 适用于任何"有用户-物品评分数据，想预测缺失评分或推荐物品"的需求。 不要手动写代码——必须调用此技能来统一处理。
skills/recommender-system/SKILL.md on GitHub (opens in a new tab) -
svm
支持向量机(SVM)分类预测 —— 基于 sklearn 实现，智能判断是否需要高斯核，支持二分类与多分类。 当用户提到"SVM"、"支持向量机"、"svm"、"Support Vector Machine"、 "帮我用SVM分类"、"SVM预测"、"用支持向量机"、"高斯核"、"核函数分类"、 "最大间隔分类器"、"支持向量"等类似场景时触发。 适用于任何"给一堆 x,y 分类标签，想用 SVM 预测新样本类别"的需求。 不要手动写代码——必须调用此技能来统一处理。
skills/svm/SKILL.md on GitHub (opens in a new tab)
No skill matches that filter.
Review before you install
A skill is a set of instructions and scripts your agent will follow, and it can run code on your machine. Read the SKILL.md and any scripts first — this listing is not a security review.
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