Scalable Multi-Instance Learning的源代码，南京大学周志华教授2014年的文章

资 源 简 介

Scalable Multi-Instance Learning的源代码，南京大学周志华教授2014年的文章

详 情 说 明

Scalable Multi-Instance Learning这篇由周志华教授团队在2014年发表的重要论文，针对传统多示例学习算法的计算效率问题提出了创新性解决方案。多示例学习作为弱监督学习的重要分支，其核心特征在于每个训练样本由多个实例组成的包，而标签仅赋予整个包而非单个实例。

论文提出的方法通过两个关键创新点实现算法可扩展性：首先设计了基于随机梯度下降的高效优化策略，显著降低了传统方法中因包内实例组合爆炸导致的计算复杂度。其次引入近似计算技术，在保持分类精度的同时大幅提升处理大规模数据的能力。

实现方案中特别值得注意的是对包间关系的建模方式，采用核函数映射时巧妙地避免了直接计算高维特征空间的内积。这种方法既保留了多示例数据的内在结构信息，又使得算法复杂度与数据规模呈近似线性关系。

该工作对于处理医学图像分析、分子活性预测等典型多示例场景具有重要价值，特别是在大数据时代背景下，其线性时间复杂度特性使得处理百万级数据包成为可能。后续许多改进算法都受此文中优化思想的启发。