在机器学习中，多示例学习(Multiple Instance Learning 简称 MIL)是由监督型学习算法演变出的一种方法，定义“包”为多个示例的集合，具有广泛的应用。学习者不是接收一组单独标记的实例，而是接收一组带标签的包，每个包拥有多个实例。在多实例二进制分类的简单情况下，如果包中的所有实例都是否定的，则可以将包标记为否定。另一方面，如果包中只要至少有一个是正面的，则包被标记为阳性。
多示例学习中，定义“包”为多个示例的集合。与其他Classification方法不同，此方法仅对“包”作标签，“包”中的示例并无标签。定义“正包”：包中至少有一个正示例；反之，当且仅当“包”中所有示例为负示例时，该“包”为“负包”。 多示例学习的目的：①归纳出单个示例的标签类别的概念。②计算机通过对这些已标注的“包”学习，尽可能准确地对新的“包”的标签做出判断。 我们就拿图像分类举个例子：图像分类是基于图像内容来确定图像目标的类别。例如：一张图片上存在“sand”、"water"等各种示例，我们研究的目标是"beach"。在多示例学习中，一张图像作为一个“包”：
。
是特征向量（也就是我们所说的示例），是从图像中对应的第i个区域中提取出来的，总共存在N个示例区域。那么，“包”中当且仅当"sand"和"water"都存在时，此“包”才会作上“beach”标签。显然，利用这种方法来研究图像分类就考虑到了图像中元素之间关系，相比单示例方法在某些情况下得出的分类效果更好。
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