因此，以下答案只是基于该领域的同事和教授的不同意见。我想试着简要总结一下：

顺序和在线学习主要与贝叶斯更新有关。顺序学习被广泛用于数据的时间顺序，这意味着$x_1$总是先来，然后$x_2$， 然后$x_3$等等。在这个意义上，每个数据集都有一定的顺序。与此相反，增量可能是时间 x 的整个数据块和时间 y 的另一个数据块。而内部的块可能是随机排序的。

关于在线学习，人们大多提到数据流，因此在线学习总是增量学习，但增量学习不一定是在线的。

这些是相当模糊的定义，在我看来，虽然没有明确的定义。我仍然希望这会有所帮助。

尽管这两个概念的定义很模糊，但在线学习和增量学习方法之间还是存在细微差别的。

在在线学习方法中，模型会更新以适应新数据。模型可能会忘记先前学习的推理，这称为灾难性干扰。

而在增量方法中，即使模型更新，之前的推论也不会被遗忘。

根据这篇文章，两种学习（在线和增量）方法都旨在在数据动态时学习（更新）模型，以获得与在批处理设置（即静态数据）中学习的模型相同的模型。不同之处在于，在线学习在训练实例一个接一个（1×1）顺序到达时学习模型，而增量学习在新一批数据实例到达时更新模型。在线学习与增量学习的比较如表1所示。需要注意的是，所有现有的在线学习框架也都可以用于增量学习，因为在线学习算法可以处理批量新数据一一对应。