多实例学习

多示例学习是在包的粒度对样本进行标记，而每个包中包含若干个示例，示例并无标记。若某个包被标记为正包，则该包中至少有一个正示例；反之，若某个包被标记为负包，则该包中的所有示例为负示例。多示例学习的目的就是通过对这些标注的包学习，尽可能准确地对新的包做出判断。