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将机器学习算法应用于具有有限数量标记数据的领域-网络、保险。开发机器学习模型需要包含正常和异常事件的数据样本，每个样本都相应地标记；然而，通常情况下，未标记的数据非常丰富，但标记的实例很难、昂贵或耗时。
我们为这个问题提出了一个简单直观的双凸公式和一个有效的算法。尽管我们的方法很简单，但我们通过非常少量的输入和相当松散的（甚至是错误指定的）约束实现了高精度
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