多示例学习（multi-instance learning）

在此类学习中，训练集由若干个具有概念标记的包（bag）组成，每个包包含若干没有概念标记的示例。若一个包中至少有一个正例，则该包被标记为正（positive），若一个包中所有示例都是反例，则该包被标记为反（negative）。通过对训练包的学习，希望学习系统尽可能正确地对训练集之外的包的概念标记进行预测。