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docs/master/48.md

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 #### 7.1.1.3. 增量学习
 
-最后，对于3. 我们在 scikit-learn 之中有许多选择。虽软不是所有的算法都能够增量学习（即不能一次性看到所有的实例），所有实 `partial_fit` 的 API 估计器都作为了候选。实际上，从小批量的实例（有时称为“在线学习”）逐渐学习的能力是外核学习的关键，因为它保证在任何给定的时间内只有少量的实例在主存储中，选择适合小批量的尺寸来平衡相关性和内存占用可能涉及一些调整 [[1]](#id9)。
+最后，对于3. 我们在 scikit-learn 之中有许多选择。虽然不是所有的算法都能够增量学习（即不能一次性看到所有的实例），所有实现 `partial_fit` API 的估计器都作为了候选。实际上，从小批量的实例（有时称为“在线学习”）逐渐学习的能力是外核学习的关键，因为它保证在任何给定的时间内只有少量的实例在主存储中，选择适合小批量的尺寸来平衡相关性和内存占用可能涉及一些调整 [[1]](#id9)。
 
 以下是针对不同任务的增量估算器列表：
 * Classification（分类）