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在计算机科学中，在线机器学习是的方法的机器学习，其中在连续的顺序数据变为可用，并且用于更新对于在每一步未来数据最好的预测，而不是其产生由学习的最佳预测批次学习技术一次对整个训练数据集。在线学习是机器学习领域中的一种常用技术，在该领域中，在计算上无法训练整个数据集是不可行的，因此需要核心算法。它也用于算法必须动态适应数据中的新模式的情况下，或者当数据本身随时间而变化时（例如，股价预测）。在线学习算法可能易于遭受灾难性干扰，这一问题可以通过增量学习方法来解决。

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