text: 在機器學習中， 多示例學習 (MIL) 是由監督式學習演變而來的。相較於輸入一系列被單獨標註的示例，在多示例學習中，輸入的是一系列被標註的“包”，每個“包”都包括許多示例。舉一個二元分類的簡單的例子，當包中的所有示例都是負例時，這個包會被標註為負包。另一方面，當包中至少含有一個正例時，這個包會被標註為正包。當收到一系列被標註的包時，機器試著去：在歸納之外學習怎樣去標註一個包。就影象分類舉一個例子：給出一個影象，我們想要根據影象的畫面內容來確定它的目標類別。比如，當影象同時包括了“沙子”和“水”時，影象的目標類別可能是“海灘”。在多示例學習中，影象被描述成一個包：formula_1, 其中每一個formula_2均是從影象中相應第i個區域中提取出來的特徵向量。多示例學習這一名稱最初是由#重定向 提出來的，但是類似更早的研究，有#重定向 的手寫數字識別。 最近關於多示例學習的回顧括了#重定向 ，對於不同的正規化，它提供了一個廣泛的回顧和比較研究。 還有#重定向 ，對於不同的正規化所提出的不同假設，它提供了一個全面的回顧。運用多示例學習的幾個例子：數不清的研究都在做著促使傳統分類技術，諸如支援向量機或是提升方法，適應於多示例學習環境的工作。
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metadata.title: 多示例學習
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