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Machine Learning

  • ISSN:0885-6125
  • ESSN:1573-0565
  • 國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)簡(jiǎn)稱:MACH LEARN
  • 出版地區(qū):UNITED STATES
  • 出版周期:Monthly
  • 研究方向:工程技術(shù) - 計(jì)算機(jī):人工智能
  • 出版年份:1986
  • 語(yǔ)言:English
  • 是否OA:未開放
  • 學(xué)科領(lǐng)域

    計(jì)算機(jī)科學(xué)
  • 中科院分區(qū)

    3區(qū)
  • JCR分區(qū)

    Q2
  • IF影響因子

    4.3
  • 是否預(yù)警

期刊簡(jiǎn)介

Journal Title:Machine Learning

Machine Learning is an international forum for research on computational approaches to learning. The journal publishes articles reporting substantive results on a wide range of learning methods applied to a variety of learning problems, including but not limited to:

Learning Problems: Classification, regression, recognition, and prediction; Problem solving and planning; Reasoning and inference; Data mining; Web mining; Scientific discovery; Information retrieval; Natural language processing; Design and diagnosis; Vision and speech perception; Robotics and control; Combinatorial optimization; Game playing; Industrial, financial, and scientific applications of all kinds.

Learning Methods: Supervised and unsupervised learning methods (including learning decision and regression trees, rules, connectionist networks, probabilistic networks and other statistical models, inductive logic programming, case-based methods, ensemble methods, clustering, etc.); Reinforcement learning; Evolution-based methods; Explanation-based learning; Analogical learning methods; Automated knowledge acquisition; Learning from instruction; Visualization of patterns in data; Learning in integrated architectures; Multistrategy learning; Multi-agent learning.

中文簡(jiǎn)介

機(jī)器學(xué)習(xí)是研究計(jì)算學(xué)習(xí)方法的國(guó)際論壇。該期刊發(fā)表的文章報(bào)告了應(yīng)用于各種學(xué)習(xí)問(wèn)題的廣泛學(xué)習(xí)方法的實(shí)質(zhì)性成果,包括但不限于:

學(xué)習(xí)問(wèn)題:分類、回歸、識(shí)別和預(yù)測(cè);問(wèn)題解決和規(guī)劃;推理和推論;數(shù)據(jù)挖掘;網(wǎng)絡(luò)挖掘;科學(xué)發(fā)現(xiàn);信息檢索;自然語(yǔ)言處理;設(shè)計(jì)和診斷;視覺(jué)和語(yǔ)音感知;機(jī)器人和控制;組合優(yōu)化;游戲;各種工業(yè)、金融和科學(xué)應(yīng)用。

學(xué)習(xí)方法:監(jiān)督和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法(包括學(xué)習(xí)決策和回歸樹、規(guī)則、聯(lián)結(jié)網(wǎng)絡(luò)、概率網(wǎng)絡(luò)和其他統(tǒng)計(jì)模型、歸納邏輯編程、基于案例的方法、集成方法、聚類等);強(qiáng)化學(xué)習(xí);基于進(jìn)化的方法;基于解釋的學(xué)習(xí);類比學(xué)習(xí)方法;自動(dòng)知識(shí)獲取;從指令中學(xué)習(xí);數(shù)據(jù)模式可視化;集成架構(gòu)中的學(xué)習(xí);多策略學(xué)習(xí);多智能體學(xué)習(xí)。

期刊點(diǎn)評(píng)

Machine Learning創(chuàng)刊于1986年,由Springer US出版商出版,收稿方向涵蓋工程技術(shù) - 計(jì)算機(jī):人工智能全領(lǐng)域,此刊是中等級(jí)別的SCI期刊,所以過(guò)審相對(duì)來(lái)講不是特別難,但是該刊專業(yè)認(rèn)可度不錯(cuò),仍然是一本值得選擇的SCI期刊 。平均審稿速度 較慢,6-12周 ,影響因子指數(shù)4.3,該期刊近期沒(méi)有被列入國(guó)際期刊預(yù)警名單,廣大學(xué)者值得一試。

中科院分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2023年12月升級(jí)版)

大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計(jì)算機(jī)科學(xué) 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 3區(qū)

名詞解釋:
中科院分區(qū)也叫中科院JCR分區(qū),基礎(chǔ)版分為13個(gè)大類學(xué)科,然后按照各類期刊影響因子分別將每個(gè)類別分為四個(gè)區(qū),影響因子5%為1區(qū),6%-20%為2區(qū),21%-50%為3區(qū),其余為4區(qū)。

中科院分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2022年12月升級(jí)版)

大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計(jì)算機(jī)科學(xué) 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 3區(qū)

中科院分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2021年12月舊的升級(jí)版)

大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計(jì)算機(jī)科學(xué) 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 3區(qū)

中科院分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2021年12月基礎(chǔ)版)

大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
工程技術(shù) 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 4區(qū)

中科院分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2021年12月升級(jí)版)

大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計(jì)算機(jī)科學(xué) 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 3區(qū)

中科院分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2020年12月舊的升級(jí)版)

大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計(jì)算機(jī)科學(xué) 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 3區(qū)

WOS分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2023-2024年最新版)

按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q2 54 / 197

72.8%

按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q2 71 / 198

64.39%

名詞解釋:
WOS即Web of Science,是全球獲取學(xué)術(shù)信息的重要數(shù)據(jù)庫(kù),Web of Science包括自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)、藝術(shù)與人文領(lǐng)域的信息,來(lái)自全世界近9,000種最負(fù)盛名的高影響力研究期刊及12,000多種學(xué)術(shù)會(huì)議多學(xué)科內(nèi)容。給期刊分區(qū)時(shí)會(huì)按照某一個(gè)學(xué)科領(lǐng)域劃分,根據(jù)這一學(xué)科所有按照影響因子數(shù)值降序排名,然后平均分成4等份,期刊影響因子值高的就會(huì)在高分區(qū)中,最后的劃分結(jié)果分別是Q1,Q2,Q3,Q4,Q1代表質(zhì)量最高。

CiteScore分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2024年最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
11 1.72 2.57
學(xué)科 分區(qū) 排名 百分位
大類:Computer Science 小類:Software Q1 45 / 407

89%

大類:Computer Science 小類:Artificial Intelligence Q1 54 / 350

84%

名詞解釋:
CiteScore:衡量期刊所發(fā)表文獻(xiàn)的平均受引用次數(shù)。
SJR:SCImago 期刊等級(jí)衡量經(jīng)過(guò)加權(quán)后的期刊受引用次數(shù)。引用次數(shù)的加權(quán)值由施引期刊的學(xué)科領(lǐng)域和聲望 (SJR) 決定。
SNIP:每篇文章中來(lái)源出版物的標(biāo)準(zhǔn)化影響將實(shí)際受引用情況對(duì)照期刊所屬學(xué)科領(lǐng)域中預(yù)期的受引用情況進(jìn)行衡量。

其他數(shù)據(jù)

是否OA開放訪問(wèn): h-index: 年文章數(shù):
未開放 135 164
Gold OA文章占比: 2021-2022最新影響因子(數(shù)據(jù)來(lái)源于搜索引擎): 開源占比(OA被引用占比):
46.75% 4.3 0.42...
研究類文章占比:文章 ÷(文章 + 綜述) 期刊收錄: 中科院《國(guó)際期刊預(yù)警名單(試行)》名單:
99.39% SCIE

歷年IF值(影響因子):

歷年引文指標(biāo)和發(fā)文量:

歷年中科院JCR大類分區(qū)數(shù)據(jù):

歷年自引數(shù)據(jù):

發(fā)文統(tǒng)計(jì)

2023-2024國(guó)家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計(jì):

國(guó)家/地區(qū) 數(shù)量
USA 53
England 42
GERMANY (FED REP GER) 39
CHINA MAINLAND 31
Japan 28
France 25
Australia 17
India 16
Italy 12
Netherlands 12

2023-2024機(jī)構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計(jì):

機(jī)構(gòu) 數(shù)量
UNIVERSITY OF LONDON 13
NANJING UNIVERSITY 12
RIKEN 12
UNIVERSITY OF TOKYO 12
SLOVENIAN ACADEMY OF SCIENCES & ... 10
IMPERIAL COLLEGE LONDON 9
INESC 9
UNIVERSITY OF OXFORD 9
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE ... 8
INSTITUT POLYTECHNIQUE DE PARIS 8

近年引用統(tǒng)計(jì):

期刊名稱 數(shù)量
J MACH LEARN RES 166
MACH LEARN 138
IEEE T PATTERN ANAL 47
ANN STAT 43
IEEE T INFORM THEORY 31
J AM STAT ASSOC 25
PATTERN RECOGN 25
NEUROCOMPUTING 23
NEURAL COMPUT 22
IEEE T KNOWL DATA EN 20

近年被引用統(tǒng)計(jì):

期刊名稱 數(shù)量
IEEE ACCESS 881
REMOTE SENS-BASEL 361
SENSORS-BASEL 221
EXPERT SYST APPL 202
APPL SCI-BASEL 187
SCI REP-UK 186
NEUROCOMPUTING 168
INFORM SCIENCES 138
MACH LEARN 138
ENTROPY-SWITZ 133

近年文章引用統(tǒng)計(jì):

文章名稱 數(shù)量
Temporal pattern attention for m... 18
The online performance estimatio... 17
Manifold-based synthetic oversam... 13
Emotion in reinforcement learnin... 12
Meta-QSAR: a large-scale applica... 11
Analysis of classifiers' robustn... 11
Bootstrapping the out-of-sample ... 10
Similarity encoding for learning... 10
ML-Plan: Automated machine learn... 10
Instance spaces for machine lear... 9

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更多問(wèn)題

免責(zé)聲明

若用戶需要出版服務(wù),請(qǐng)聯(lián)系出版商:SPRINGER, VAN GODEWIJCKSTRAAT 30, DORDRECHT, NETHERLANDS, 3311 GZ。

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