In this paper, a critical bibliometric analysis study is conducted, coupled with an extensive literature survey on recent developments and associated applications in machine learning research with a perspective on Africa. The presented bibliometric analysis study consists of 2761 machine learning-related documents, of which 98% were articles with at least 482 citations published in 903 journals during the past 30 years. Furthermore, the collated documents were retrieved from the Science Citation Index EXPANDED, comprising research publications from 54 African countries between 1993 and 2021. The bibliometric study shows the visualization of the current landscape and future trends in machine learning research and its application to facilitate future collaborative research and knowledge exchange among authors from different research institutions scattered across the African continent.


翻译:在本文中,结合广泛的文献调查,针对非洲地区的机器学习研究,进行了关键的计量学分析研究。所呈现的计量学分析研究包括2761篇与机器学习相关的文献,其中98%为至少发表过482次引用的文章,于过去30年期间在903本期刊上发表。此外,所收集文献是从科学引文索引扩展数据库中检索得到,该数据库涵盖了1993年至2021年期间来自54个非洲国家的研究出版物。计量学研究显示了当前和未来机器学习研究及其应用的可视化,以促进未来不同研究机构作者之间的合作研究和知识交流。

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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