多示例学习 在机器学习中 多示例学习 MIL 是由監督式學習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归纳出一个类别概念以便正确标注个别示例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别比如当图像同时包括了沙子和水时图像的目标类别可能是海滩在多示例学习中图像被描述成一个包 X   X      X N  displaystyle XXXN  其中每一个 X i displaystyle Xi 均是从图像中相应第i个区域中提取出来的特征向量我们称之为示例N是图像被分割出的区域示例个数当图像包同时包含沙子区域示例和水区域示例时这个包会被标注成正例海滩 多示例学习这一名称最初是由DietterichLathrop  LozanoPérez 提出来的但是类似更早的研究有KeelerRumelhart  Leow 的手写数字识别 最近关于多示例学习的回顾文献包括了Amores 对于不同的范式它提供了一个广泛的回顾和比较研究 还有Foulds  Frank 对于文献中不同的范式所提出的不同假设它提供了一个全面的回顾 运用多示例学习的几个例子 分子活性 钙调素结合蛋白结合位点的预测 对于选择性剪接异构体的预测作用 LiMenon  et al Eksi 等人  图像分类Maron  Ratan  文本或文档分类 数不清的研究都在做着促使传统分类技术诸如支持向量机或是提升方法适应于多示例学习环境的工作