通常情況下，《Machine Learning》雜志發表的文章被SCIE數據庫收錄的時間沒有固定標準，若想了解詳細、準確的具體情況，建議直接與雜志社取得聯系或者向在線客服進行咨詢。

多久能被SCI數據庫一般可以歸納出以下情況：

論文發表后到在線時間：SCI論文發表后，一般需要大約3個月的時間才能在期刊官網上線，這是論文初次對外公開的時間點。

在線后到數據庫檢索時間：論文在線后，通常還需要1-3個月的時間才能在Web of Science（WOS）數據庫中檢索到，這個過程被稱為論文的索引或收錄。

整體時間周期：從投稿到論文被SCI數據庫收錄，整個周期大概需要一年左右的時間。具體來說，投稿后可能需要5-6個月收到接收通知，然后經過2-3個月論文會在官網上線，再之后2-3個月論文會被WOS數據庫收錄。

然而，這個時間周期并不是絕對的，它受到多種因素的影響，如：期刊類型、論文質量、數據庫更新等。

《Machine Learning》雜志已被SCIE國際知名數據庫收錄，在JCR分區中位于COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE學科Q2區，在CiteScore評價中位于Computer Science學科的Q1區Computer Science學科的Q1區具有較高的學術影響力，在該領域受到廣泛認可。

作為一本專注于工程技術 - 計算機：人工智能領域的學術期刊，它致力于發表高質量的研究論文和為相關領域的研究人員提供重要的學術資源。

該雜志出版周期是Monthly，平均審稿速度預計為： 較慢,6-12周 。

機器學習是研究計算學習方法的國際論壇。該期刊發表的文章報告了應用于各種學習問題的廣泛學習方法的實質性成果，包括但不限于：

學習問題：分類、回歸、識別和預測；問題解決和規劃；推理和推論；數據挖掘；網絡挖掘；科學發現；信息檢索；自然語言處理；設計和診斷；視覺和語音感知；機器人和控制；組合優化；游戲；各種工業、金融和科學應用。

學習方法：監督和無監督學習方法（包括學習決策和回歸樹、規則、聯結網絡、概率網絡和其他統計模型、歸納邏輯編程、基于案例的方法、集成方法、聚類等）；強化學習；基于進化的方法；基于解釋的學習；類比學習方法；自動知識獲取；從指令中學習；數據模式可視化；集成架構中的學習；多策略學習；多智能體學習。