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एम. एल. पी. आई. एक पायथन, ओपन-सोर्स, मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है जिसे जी. एन. यू. साइंटिफिक लाइब्रेरी, नुमपी/साइपी के शीर्ष पर बनाया गया है और यह साइथन भाषा का व्यापक उपयोग करता है। एम. एल. पी. आई. पर्यवेक्षित और गैर-पर्यवेक्षित समस्याओं के लिए अत्याधुनिक मशीन लर्निंग विधियों की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करता है और इसका उद्देश्य मॉडुलरिटी, रखरखाव, प्रजनन क्षमता, उपयोगिता और दक्षता के बीच एक उचित समझौता करना है। एम. एल. पी. आई. बहु-प्रारूप है, यह पायथन 2 और 3 के साथ काम करता है और इसे जी. पी. एल. 3 के तहत वितरित किया जाता है। सामान्य-उद्देश्य मशीन सीखने के कार्यों के लिए उपयुक्त, एम. एल. पी. आई. का प्रेरक अनुप्रयोग क्षेत्र जैव सूचना विज्ञान है, अर्थात। उच्च थ्रूपुट ऑमिक्स डेटा का विश्लेषण। विशेषताएँ प्रतिगमनः न्यूनतम वर्ग, रिज प्रतिगमन, न्यूनतम कोण प्रतिगमन, लोचदार जाल, कर्नेल रिज प्रतिगमन, समर्थन वेक्टर मशीन (एस. वी. एम.), आंशिक न्यूनतम वर्ग (पी. एल. एस.) वर्गीकरणः रैखिक विभेदक विश्लेषण (एल. डी. ए.), बुनियादी परसेप्ट्रॉन, लोचदार जाल, रसद प्रतिगमन, (कर्नेल) समर्थन वेक्टर मशीन (एस. वी. एम.), विकर्ण रैखिक विभेदक विश्लेषण (डी. एल. डी. ए.), गोलब वर्गीकरणकर्ता, पारज़न-आधारित, (कर्नेल) फिशर भेदभाव वर्गीकरणकर्ता, के-निकटतम पड़ोसी, पुनरावृत्ति आर. ई. एल. आई. ई. एफ., वर्गीकरण वृक्ष, अधिकतम संभावना वर्गीकरण समूहः पदानुक्रमित समूह। विशेष रूप से, उपयोगकर्ता इनपुट स्थान में डेटा की आपूर्ति या पूर्व संगणित कर्नेल के बीच चयन कर सकता है। रैखिक, बहुपद, गौसी, घातीय और सिग्मोइड कर्नेल डिफ़ॉल्ट विकल्पों के रूप में उपलब्ध हैं, और कस्टम कर्नेल को भी परिभाषित किया जा सकता है। कई वर्गीकरण और प्रतिगमन एल्गोरिदम एक आंतरिक विशेषता रैंकिंग प्रक्रिया के साथ संपन्न हैंः वैकल्पिक रूप से, एमएलपीआई आई-रिलीफ एल्गोरिदम को लागू करता है। रैखिक वर्गीकरण के लिए पुनरावर्ती विशेषता उन्मूलन (आर. एफ. ई.) और के. एफ. डी. ए.-आर. एफ. ई. एल्गोरिदम सुविधा चयन के लिए उपलब्ध हैं। विशेषता सूची विश्लेषण के लिए तरीके (उदाहरण के लिए कैनबरा स्थिरता संकेतक), डेटा रीसैम्पलिंग और त्रुटि मूल्यांकन विभिन्न क्लस्टरिंग विश्लेषण विधियों (पदानुक्रमित, स्मृति-बचत पदानुक्रमित, के-मीन्स) के साथ प्रदान किए जाते हैं। अंत में, तरंग परिवर्तन (निरंतर, असतत और अनिश्चित) और गतिशील प्रोग्रामिंग एल्गोरिदम (गतिशील समय वार्पिंग और रूप) के माध्यम से अनुदैर्ध्य डेटा विश्लेषण के लिए समर्पित उप-मॉड्यूल शामिल किए जाते हैं। स्किकिट-लर्न, पायथन प्रोग्रामिंग लैंग्वेज Infer.NET के लिए एक ओपन सोर्स मशीन लर्निंग लाइब्रेरी,. NET फ्रेमवर्क संदर्भों के लिए एक ओपन सोर्स मशीन लर्निंग लाइब्रेरी बाहरी लिंक डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग सॉफ्टवेयर फ्री स्टैटिस्टिकल सॉफ्टवेयर पायथन (प्रोग्रामिंग लैंग्वेज) वैज्ञानिक पुस्तकालय भी देखें।