本文介绍了基于标签比例（LLP）的学习方法，通过训练数据中的特征向量集合和平均实例标签来训练实例分类器。使用LTFs能够有效学习线性阈值函数，并通过次高斯浓度界限估计均值和协方差矩阵来近似法向量。通过提供新的泛化误差界限，识别具有较低误差的假设LTF。