scikit-learn

データマイニング・データ解析のためのオープンソース計算ライブラリ。教師あり学習(データの分類・回帰)や教師なし学習(クラスタリング)、データの前処理など、機械学習の手法を手軽に扱うことができる。NumPy, SciPyなどのPythonの数値計算ライブラリを利用しており、並列計算にも対応している。

BSD license

利用環境	Unix/Linux (Pythonが利用できる環境)
開発者	Fabian Pedregosa, Gael Varoquaux, Alexandre Gramfort, Vincent Michel, そのほか多数(詳細はこのページを参照)
対象となる物質・モデル	データ分類、データ回帰、クラスタリング
手法	機械学習、データマイニング、データ解析
並列化対応	並列化に対応。並列ジョブ数はパラメータによって簡単に記述できる。
関連キーワード	ニューラルネットワーク
文献	F. Pedregosa, G. Varoquaux, A. Gramfort, B. Michel, B. Thirion, O. Grisel, M. Blondel, P. Prettenhofer, R. Weiss, V. Dubourg, J. Vanderplas, A. Passos, D. Cournapeau, M. Brucher, M. Perrot, E. Duchesnay, Journal of Machine Learning Research 12, 2825 (2011). L. Buitinck, G. Louppe, M. Blondel, F. Pedregosa, A. Mueller, O. Grisel, V. Niculae, P. Prettenhofer, A. Gramfort, J. Grobler, R. Layton, J. VanderPlas, A. Joly, B. Holt and G. Varoquaux, ECML PKDD Workshop: Languages for Data Mining and Machine Learning p.108 (2013).
その他	Python数値計算ライブラリ(NumPy, SciPy)をもとに実装されている。速度を要求されるいくつかのコアアルゴリズムはCythonで書かれている。BLAS,LAPACKが必要。