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 decades. 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:本文对非洲视角下的机器学习研究最新进展及其相关应用进行了批判性文献计量分析,并结合了广泛的文献综述。本文献计量分析研究包含2761篇机器学习相关文献,其中98%为文章,过去三十年间发表在903种期刊上,累计被引至少482次。此外,所整理的文献检索自科学引文索引扩展版,涵盖1993年至2021年间54个非洲国家的研究成果。该文献计量研究展示了机器学习研究及其应用的当前格局与未来趋势的可视化结果,以促进非洲大陆各研究机构作者之间的未来合作研究与知识交流。

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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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