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Machine Learning SCIE

國(guó)際簡(jiǎn)稱：MACH LEARN  參考譯名：機(jī)器學(xué)習(xí)

主要研究方向：工程技術(shù)-計(jì)算機(jī)：人工智能  非預(yù)警期刊  審稿周期： 較慢,6-12周

《機(jī)器學(xué)習(xí)》(Machine Learning)是一本由Springer US出版的以工程技術(shù)-計(jì)算機(jī)：人工智能為研究特色的國(guó)際期刊，發(fā)表該領(lǐng)域相關(guān)的原創(chuàng)研究文章、評(píng)論文章和綜述文章，及時(shí)報(bào)道該領(lǐng)域相關(guān)理論、實(shí)踐和應(yīng)用學(xué)科的最新發(fā)現(xiàn)，旨在促進(jìn)該學(xué)科領(lǐng)域科學(xué)信息的快速交流。該期刊是一本未開放期刊，近三年沒有被列入預(yù)警名單。

  • 3區(qū) 中科院分區(qū)
  • Q2 JCR分區(qū)
  • 164 年發(fā)文量
  • 4.3 IF影響因子
  • 未開放 是否OA
  • 135 H-index
  • 1986 創(chuàng)刊年份
  • Monthly 出版周期
  • English 出版語(yǔ)言

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.

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Machine Learning期刊信息

  • ISSN：0885-6125
  • 出版語(yǔ)言：English
  • 是否OA：未開放
  • E-ISSN：1573-0565
  • 出版地區(qū)：UNITED STATES
  • 是否預(yù)警：否
  • 出版商：Springer US
  • 出版周期：Monthly
  • 創(chuàng)刊時(shí)間：1986
  • 開源占比：0.4226
  • Gold OA文章占比：46.75%
  • OA被引用占比：0.3272...
  • 出版國(guó)人文章占比：0.07
  • 出版撤稿占比：0
  • 研究類文章占比：99.39%

Machine Learning CiteScore評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)（2024年最新版）

CiteScore SJR SNIP CiteScore 指數(shù)
11 1.72 2.57
學(xué)科類別 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 是衡量期刊所發(fā)表文獻(xiàn)的平均受引用次數(shù)，是在 Scopus 中衡量期刊影響力的另一個(gè)指標(biāo)。當(dāng)年CiteScore 的計(jì)算依據(jù)是期刊最近4年（含計(jì)算年度）的被引次數(shù)除以該期刊近四年發(fā)表的文獻(xiàn)數(shù)。例如，2022年的 CiteScore 計(jì)算方法為：2022年的 CiteScore =2019-2022年收到的對(duì)2019-2022年發(fā)表的文件的引用數(shù)量÷2019-2022年發(fā)布的文獻(xiàn)數(shù)量 注：文獻(xiàn)類型包括：文章、評(píng)論、會(huì)議論文、書籍章節(jié)和數(shù)據(jù)論文。

Machine Learning中科院評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)

中科院 2023年12月升級(jí)版

Top期刊 綜述期刊 大類學(xué)科 小類學(xué)科
否 否 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 2022年12月升級(jí)版

Top期刊 綜述期刊 大類學(xué)科 小類學(xué)科
否 否 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 2021年12月舊的升級(jí)版

Top期刊 綜述期刊 大類學(xué)科 小類學(xué)科
否 否 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 2021年12月基礎(chǔ)版

Top期刊 綜述期刊 大類學(xué)科 小類學(xué)科
否 否 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 2021年12月升級(jí)版

Top期刊 綜述期刊 大類學(xué)科 小類學(xué)科
否 否 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 2020年12月舊的升級(jí)版

Top期刊 綜述期刊 大類學(xué)科 小類學(xué)科
否 否 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)

Machine Learning JCR評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)（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%

Machine Learning歷年數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

影響因子
中科院分區(qū)

Machine Learning中國(guó)學(xué)者發(fā)文選摘

Machine Learning同類期刊

免責(zé)聲明

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