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通过详细分析多示例主动学习的特点,提出将多示例主动学习概括为包层、示例层以及混合层次主动学习三种模式;针对包层主动学习,将示例数目统计特征作为重要度量并与样本不确定性相结合,提出一种新的样本选择策略.在Corel数据集上进行实验,与传统的主动学习方法比较表明,该算法能够有效减少学习的样本数,显著提高学习器的效率和性能.