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mL已成为脑电图数据分析的关键工具，在BCI快速扩展的领域中起着至关重要的作用[6，11，13，26，28，29]。丰富的脑电图数据集的可用性为研究人员提供了使用ML技术的激动人心的机会，从而推动了创新的方法进行脑电图数据分析。然而，激增的研究产出导致了大量的论文，这对于具有计算机科学（CS）背景的新移民而言，这具有效地导航该领域。回答这个问题，我们的论文对当前文献进行了系统的综述，特别着眼于使用ML技术解释脑电图，从而强调了截至2023年的现行趋势。通过综合和组织这些发现，我们旨在促进对BCI研究现状的更深入了解，并提供指导，以确定未来研究的有希望的方向。为了进一步的帮助读者，我们包括表1，列出了本文中使用的首字母缩写词。这项全面的审查旨在使CS学生能够在BCI中使用知识和见解，从而为这个令人兴奋且迅速发展的领域做出有意义的贡献。
对脑电图数据集的机器学习算法的评论
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