一二三区在线播放国内精品自产拍,亚洲欧美久久夜夜综合网,亚洲福利国产精品合集在线看,香蕉亚洲一级国产欧美

  • 首頁 > SCI期刊 > SCIE期刊 > 計算機科學(xué) > 中科院3區(qū) > JCRQ2 > 期刊介紹

    Machine Learning

    評價信息:

    影響因子:4.3

    年發(fā)文量:164

    機器學(xué)習(xí) SCIE

    Machine Learning

    《機器學(xué)習(xí)》(Machine Learning)是一本以工程技術(shù)-計算機:人工智能綜合研究為特色的國際期刊。該刊由Springer US出版商創(chuàng)刊于1986年,刊期Monthly。該刊已被國際重要權(quán)威數(shù)據(jù)庫SCIE收錄。期刊聚焦工程技術(shù)-計算機:人工智能領(lǐng)域的重點研究和前沿進展,及時刊載和報道該領(lǐng)域的研究成果,致力于成為該領(lǐng)域同行進行快速學(xué)術(shù)交流的信息窗口與平臺。該刊2023年影響因子為4.3。CiteScore指數(shù)值為11。

    投稿咨詢 加急發(fā)表

    期刊簡介預(yù)計審稿時間: 較慢,6-12周

    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.

    機器學(xué)習(xí)是研究計算學(xué)習(xí)方法的國際論壇。該期刊發(fā)表的文章報告了應(yīng)用于各種學(xué)習(xí)問題的廣泛學(xué)習(xí)方法的實質(zhì)性成果,包括但不限于:

    學(xué)習(xí)問題:分類、回歸、識別和預(yù)測;問題解決和規(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;自然語言處理;設(shè)計和診斷;視覺和語音感知;機器人和控制;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(xué)習(xí);基于進化的方法;基于解釋的學(xué)習(xí);類比學(xué)習(xí)方法;自動知識獲??;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)。

    《Machine Learning》(機器學(xué)習(xí))編輯部通訊方式為SPRINGER, VAN GODEWIJCKSTRAAT 30, DORDRECHT, NETHERLANDS, 3311 GZ。如果您需要協(xié)助投稿或潤稿服務(wù),您可以咨詢我們的客服老師。我們專注于期刊咨詢服務(wù)十年,熟悉發(fā)表政策,可為您提供一對一投稿指導(dǎo),避免您在投稿時頻繁碰壁,節(jié)省您的寶貴時間,有效提升發(fā)表機率,確保SCI檢索(檢索不了全額退款)。我們視信譽為生命,多方面確保文章安全保密,在任何情況下都不會泄露您的個人信息或稿件內(nèi)容。

    中科院分區(qū)

    2023年12月升級版

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

    2022年12月升級版

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

    2021年12月舊的升級版

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

    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 計算機:人工智能 4區(qū)

    2021年12月升級版

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

    2020年12月舊的升級版

    大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
    計算機科學(xué) 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 3區(qū)
    名詞解釋:

    基礎(chǔ)版:即2019年12月17日,正式發(fā)布的《2019年中國科學(xué)院文獻情報中心期刊分區(qū)表》;將JCR中所有期刊分為13個大類,期刊范圍只有SCI期刊。

    升級版:即2020年1月13日,正式發(fā)布的《2019年中國科學(xué)院文獻情報中心期刊分區(qū)表升級版(試行)》,升級版采用了改進后的指標方法體系對基礎(chǔ)版的延續(xù)和改進,影響因子不再是分區(qū)的唯一或者決定性因素,也沒有了分區(qū)的IF閾值期刊由基礎(chǔ)版的13個學(xué)科擴展至18個,科研評價將更加明確。期刊范圍有SCI期刊、SSCI期刊。從2022年開始,分區(qū)表將只發(fā)布升級版結(jié)果,不再有基礎(chǔ)版和升級版之分,基礎(chǔ)版和升級版(試行)將過渡共存三年時間。

    JCR分區(qū)(2023-2024年最新版)

    JCR分區(qū)等級:Q2

    按JIF指標學(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%

    Gold OA文章占比 研究類文章占比 文章自引率
    46.75% 99.39% 0.02...
    開源占比 出版國人文章占比 OA被引用占比
    0.42... 0.07 0.32...

    名詞解釋:JCR分區(qū)在學(xué)術(shù)期刊評價、科研成果展示、科研方向引導(dǎo)以及學(xué)術(shù)交流與合作等方面都具有重要的價值。通過對期刊影響因子的精確計算和細致劃分,JCR分區(qū)能夠清晰地反映出不同期刊在同一學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)的相對位置,從而幫助科研人員準確識別出高質(zhì)量的學(xué)術(shù)期刊。

    CiteScore 指數(shù)(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是基于Scopus數(shù)據(jù)庫的全新期刊評價體系。CiteScore 2021 的計算方式是期刊最近4年(含計算年度)的被引次數(shù)除以該期刊近四年發(fā)表的文獻數(shù)。CiteScore基于全球最廣泛的摘要和引文數(shù)據(jù)庫Scopus,適用于所有連續(xù)出版物,而不僅僅是期刊。目前CiteScore 收錄了超過 26000 種期刊,比獲得影響因子的期刊多13000種。被各界人士認為是影響因子最有力的競爭對手。

    數(shù)據(jù)趨勢圖

    歷年中科院分區(qū)趨勢圖

    歷年IF值(影響因子)

    歷年引文指標和發(fā)文量

    歷年自引數(shù)據(jù)

    發(fā)文數(shù)據(jù)

    2019-2021年國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計

    國家/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

    2019-2021年機構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計

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

    2019-2021年文章引用數(shù)據(jù)

    文章引用名稱 引用次數(shù)
    Temporal pattern attention for multivari... 18
    The online performance estimation framew... 17
    Manifold-based synthetic oversampling wi... 13
    Emotion in reinforcement learning agents... 12
    Meta-QSAR: a large-scale application of ... 11
    Analysis of classifiers' robustness to a... 11
    Bootstrapping the out-of-sample predicti... 10
    Similarity encoding for learning with di... 10
    ML-Plan: Automated machine learning via ... 10
    Instance spaces for machine learning cla... 9

    2019-2021年文章被引用數(shù)據(jù)

    被引用期刊名稱 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

    2019-2021年引用數(shù)據(jù)

    引用期刊名稱 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

    相關(guān)期刊

    免責(zé)聲明

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