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通过正 - 负学习从示范中学习通用连续约束
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出了一种新的正未标化学习框架，通过预定义无关的表示学习来学习特征空间，并采用伪标记技术进行未标注样本分类。该方法在多个标准正未标化基准数据集上表现优异，无需先验知识或类先验估计。我们提供了简单的理论分析，解释了算法的动机，并为方法建立了泛化保证。
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关键要点
- 提出了一种新的正未标化学习框架。
- 通过预定义无关的表示学习来学习特征空间。
- 采用伪标记技术对未标注样本进行分类。
- 该方法在多个标准正未标化基准数据集上表现优异。
- 不需要先验知识或类先验估计。
- 即使标注数据稀缺，方法仍然有效。
- 提供了简单的理论分析，解释算法的动机。
- 为方法建立了泛化保证。
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