Uczenie maszynowe, jakiej użyć biblioteki

Witam.
Mam słownik, kluczami są liczby 1..10000, dla każdego klucza wartością jest niepusta lista składająca się z pojedynczych liter alfabetu a..j. Listy są różnej długości. najdłuższe miewają do 10 elementów. Chciałbym odnaleźć wzorzec jaki panuje i totalnie nie wiem od czego zacząć - uczenie maszynowe to dla mnie całkowita nowość. Nie mam bana na Google :) proszę o poradę

Pokaż chociaż przykład części kodu, bo pojedyńcze litery alfabetu to mogą być zarówno generatory, zmienne pod którymi może być wszystko jak i stringi.
Jedyne co w tym momencie nam podałeś, to:
"10 tysięcy kluczy, każdy z obiektem będącym unikalną listą obiektów. Czym to jest?"
Nawet jeśli maszyna ma się uczyć, musimy sami wiedzieć co ma analizować żeby to sklasyfikować na etapie uczenia nadzorowanego, nim przejdziemy do uczenia nienadzorowanego.
Poszukiwanie wzorca to kiepski przykład ćwiczenia na rozpoczęcie uczenia maszynowego, chyba że chodzi tu o klasyfikowanie problemu do czego najlepiej się nadają algorytmy sieci neuronowych.
I w tym przypadku jeśli nie masz pojęcia co w ogóle chcesz wrzucać, ani czym są wrzucone dane, to raczej nie nauczysz tego maszyny aby to robiła za ciebie wielokroć szybciej ;p.

Zaś jeśli chcesz tylko zbadać elementy wspólne, to równie dobrze możesz wrzucić kod tego pokroju (zakładam stringi w listach):

source = {1: list(abcsds), (...) }
analyzed = {}
for dict in source:
    for elem in source.get():
        if type(elem) != type(""):
            continue
        analyzed[elem] = analyzed.get(elem, 0) +1

To ci tylko zmagazynuje jakie litery występują najczęściej, co może nasunąć pewne wnioski maszynie, zależy jak będzie wyglądać twoja kolejna część kodu ;p.
Oczywiście jest to wstęp do drzewa decyzyjnego.