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homemade-machine-learning-skill（自制机器学习技能）

Agent Skill

homemade-machine-learning-skill 用于记录任务执行中的错误、用户纠正、经验和能力缺口，适合在 OpenClaw 中希望让 Agent 持续沉淀问题、修正和最佳实践时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态，以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

6,131

周安装

248

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,924

OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息，不托管安装包，也不代用户安装。

GitHub

来源数

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手，先确认命令和权限，再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill：homemade-machine-learning-skill（自制机器学习技能）
来源仓库：https://github.com/bytesagain-lab/homemade-machine-learning-skill
安装命令：
openclaw skills install homemade-machine-learning-skill
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI，并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限；确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill；本站只展示命令，不托管安装包，也不自动执行。

ClawHubOpenClaw

openclaw skills install homemade-machine-learning-skill

简介

通过交互式 Jupyter Notebook 学习并实现经典机器学习算法。

涵盖线性回归、逻辑回归、聚类与支持向量机等基础模型。
适合教育用途或快速原型验证算法原理与效果。homemade-machine-learning-skill 属于研究检索类 Skill，可作为该场景下的辅助能力补充。
需本地或云端具备 Jupyter 运行环境与 Python 科学栈。
建议结合真实数据集练习，提升模型调参与评估能力。

SKILL.md

name: homemade-machine-learning-skill
description: Machine learning skill: find, explain, and implement ML algorithms with interactive Jupyter Notebook links. Covers linear regression, logistic regression, neural network, K-Means clustering, anomaly detection — with math, Python code, and skill demos.
version: 1.0.0
author: BytesAgain
homepage: https://bytesagain.com/skill/homemade-machine-learning-skill
tags: ["machine learning", "jupyter notebook", "python", "data science", "education", "linear regression", "neural network", "skill"]

Homemade Machine Learning Skill

Machine learning skill: learn, explain, and implement ML algorithms from scratch. Based on trekhleb/homemade-machine-learning (MIT, 22k+ ⭐)

📦 Install: clawhub install homemade-machine-learning-skill

5 algorithms · 11 interactive notebooks · math explained · Python code included

Commands

explain — 解释算法原理 + 数学 + 代码

bash scripts/ml-notebook-finder.sh explain "linear regression"
bash scripts/ml-notebook-finder.sh explain "neural network"
bash scripts/ml-notebook-finder.sh explain "kmeans"

notebook — 获取交互式 Jupyter Notebook 链接

bash scripts/ml-notebook-finder.sh notebook "logistic regression"
bash scripts/ml-notebook-finder.sh notebook "anomaly detection"

code — 获取 Python 实现代码片段

bash scripts/ml-notebook-finder.sh code "linear regression"
bash scripts/ml-notebook-finder.sh code "kmeans"

path — 生成学习路径（按难度排序）

bash scripts/ml-notebook-finder.sh path beginner
bash scripts/ml-notebook-finder.sh path intermediate
bash scripts/ml-notebook-finder.sh path advanced

list — 列出所有算法

bash scripts/ml-notebook-finder.sh list

Algorithms

Algorithm	Type	Notebooks	Use Case
linear regression	supervised	3	price prediction, forecasting
logistic regression	supervised	4	classification, MNIST
neural network (MLP)	supervised	2	image recognition, deep learning
k-means	unsupervised	1	clustering, segmentation
anomaly detection	unsupervised	1	fraud detection, monitoring

Source

MIT License — Original author: trekhleb Indexed by BytesAgain — AI skill discovery platform

适合场景

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

用户想查找某类 Agent Skill 时

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明，方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用；具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

94.61%

按下载量换算1,820

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API；具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息，不托管安装包，不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源，正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

GitHub 仓库

github.com

/bytesagain-lab/homemade-machine-learning-skill

SKILL.md 来源

clawhub.ai

/bytesagain-lab/homemade-machine-learning-skill

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homepage-generator 用于查找、检索和筛选相关信息，适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态，以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。