PU learning (positive unlabeled learning),称为正样本无标签学习。样本集中包含正例样本集P和无标签样本集Q
应用场景:恶意url检测，致病基因检测等。
1.限制最优化问题
限制最优化问题（Constrained Optimization Problem）也称约束优化问题。本算法的目的：当正例数据中的错误率低于1-c的情况下，最小化无标注数据中正例数据的数目。（c为常数）
如何理解？
记Y=1表示样本为正例，Y=0表示样本为反例，
记S=1表示样本已标记，S=0表示样本未标记
由该场景是已知已标记的样本肯定是正样本得到，
我们是希望得到,即未标记样本中为正例的概率
假设正样本中被选取为（即被标记）正样本的概率服从某一分布，与x的特征没有关系，记
由概率的链式法则可以得到，
目标概率：
2.问题求解方法
3.案例分析
Detecting positive and negative deceptive opinions using PU-learning
---待更新
