在线学习持续学习，也称为增量学习或终身学习，是一种 机器学习方法，它使模型能够在接收到新数据时，在不丢失之前学习到的知识的情况下进行更新。这种方法特别适用于数据不断到来或数据集非常大而不能一次性加载到内存中的场景。

在线学习的主要步骤包括：

初始训练：

使用初始数据集训练一个基础模型。

增量更新：

当新的数据到达时，模型根据这些数据更新其参数，而不是重新训练整个模型。这可以通过多种方法实现，如基于记忆的方法，通过存储历史数据和模型参数，然后在接收到新数据时，使用存储的信息进行更新。

在线学习的优势包括：

灵活性：模型可以实时更新，适应动态环境下的数据变化。

效率：由于不需要重新处理整个数据集，计算量大大减少，学习效率提高。

适用性：特别适用于数据量巨大、不断更新的场景，如实时推荐系统、网络安全监测等。

持续学习的概念与在线学习密切相关，但也包括其他学习范式，如终身学习、序列学习等。持续学习强调模型能够处理多个任务的数据，并且每次只处理当前任务的数据，最终学到的模型能够胜任所有任务。

在实际应用中，持续学习和在线学习可以结合使用，以应对不断变化的数据和任务需求。例如，在推荐系统中，模型需要不断更新以反映用户行为的变化，而在线学习提供了一种有效的方法来实现这一目标。