Hello,<div><br></div><div>There are two steps in using a supervised learning algorithm: fitting the classifier on data labeled, and predicting on new data.</div><div>If you are looking to fit with incoming data, you are looking for online algorithms: algorithms that take chunks of data to fit the classifier on the fly. scikit-learn have a couple of algorithms that are online (k-means for example)</div>

<div>If you are looking to predict with chunks of data, it can easily be done with any kind of already fitted classifier. Hence, you only need to find a way to retrieve the data. twisted may come in handy for that, or any other asynchronous framework.</div>
<div><br></div><div>scikit-learn is not image oriented. You can do timeseries with it: there is probably already an example in the gallery.</div><div><br></div><div>Hope that helped,</div><div>N</div>
<div><br></div><div><div class="gmail_quote">On 23 March 2012 17:43, Grzegorz Staniak <span dir="ltr"><<a href="mailto:gstaniak@gmail.com" target="_blank">gstaniak@gmail.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">

Hello,<br>
<br>
I've been asked by a colleague for help in a small educational<br>
project, which would involve the recognition of patterns in a live<br>
feed of data points (readings from a measuring appliance), and then<br>
a more general search for patterns on archival data. The language<br>
of preference is Python, since the lab uses software written in<br>
Python already. I can see there are packages like Open CV,<br>
scikit-learn, Orange that could perhaps be of use for the mining<br>
phase -- and even if they are slanted towards image pattern<br>
recognition, I think I'd be able to find an appropriate package<br>
for the timeseries analyses. But I'm wondering about the "live"<br>
phase -- what approach would you suggest? I wouldn't want to<br>
force an open door, perhaps there are already packages/modules that<br>
could be used to read data in a loop i.e. every 10 seconds,<br>
maintain a a buffer of 15 readings and ring a bell when the data<br>
in buffer form a specific pattern (a spike, a trough, whatever)?<br>
<br>
I'll be grateful for a push in the right direction. Thanks,<br>
<br>
GS<br>
<span><font color="#888888">--<br>
Grzegorz Staniak   <gstaniak _at_ gmail [dot] com><br>
--<br>
<a href="http://mail.python.org/mailman/listinfo/python-list" target="_blank">http://mail.python.org/mailman/listinfo/python-list</a><br>
</font></span></blockquote></div><br></div>