MACHINE LEARNING

MACHINE LEARNING Q1区

  • 期刊收录:
  • SCIE
  • Scopus
机器学习杂志
  • ISSN:

    0885-6125

  • 影响因子:

    4.3

  • 是否综述期刊:

  • 是否预警:

    不在预警名单内

  • 是否OA:

  • jcr分区:

    Q1区

  • 发刊时间:

    1986

  • 发刊频率:

    Monthly

  • 中科院大类:

    计算机科学

出版信息
  • 出版国家

    UNITED STATES

  • 出版社:

    Springer US

  • 数据库:

    SCIE,Scopus

  • 年发文量:

    184

  • 国人发稿量:

    12.88

  • 自引率:

    -

  • 平均录取率:0
  • 平均审稿周期:较慢,6-12周
  • 版面费:US$2890
  • 研究类文章占比100.00%
  • 被引用占比:32.72%
  • 偏重研究方向:工程技术-计算机:人工智能
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期刊关键词

SCIEScopusCOMPUTER SCIENCEARTIFICIAL INTELLIGENCEQ1计算机科学3区计算机:人工智能

期刊简介

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.

机器学习是一个研究学习的计算方法的国际论坛。该杂志发表的文章报告了广泛的学习方法应用于各种学习问题的实质性结果,包括但不限于:学习问题:分类、回归、识别和预测;问题解决和规划;推理和推论;数据挖掘; Web挖掘;科学发现;情报检索;自然语言处理设计和诊断;视觉和言语知觉;机器人与控制组合优化;游戏;工业、金融和科学的各种应用。2学习方法:监督和非监督学习方法(包括学习决策和回归树、规则、连接网络、概率网络和其他统计模型、归纳逻辑编程、基于案例的方法、集成方法、聚类等);强化学习;基于进化的方法;基于解释的学习;类比学习法;自动化知识获取;从指导中学习;数据模式的可视化综合体系结构中的学习多策略学习;多智能体学习。

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分区信息

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