在机器学习中， 多示例学习 (MIL) 是由监督式学习演变而来的。相较于输入一系列被单独标注的示例，在多示例学习中，输入的是一系列被标注的“包”，每个“包”都包括许多示例。举一个二元分类的简单的例子，当包中的所有示例都是负例时，这个包会被标注为负包。另一方面，当包中至少含有一个正例时，这个包会被标注为正包。当收到一系列被标注的包时，机器试着去：（1）归纳出一个类别概念以便正确标注个别示例。（2）在归纳之外学习怎样去标注一个包。就图像分类举一个例子：给出一个图像，我们想要根据图像的画面内容来确定它的目标类