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      首頁 > 計(jì)算機(jī)科學(xué) > 期刊介紹

      Machine Learning

      評價(jià)信息:

      影響因子:4.3

      年發(fā)文量:164

      機(jī)器學(xué)習(xí) SCIE

      Machine Learning

      《機(jī)器學(xué)習(xí)》(Machine Learning)是一本以工程技術(shù)-計(jì)算機(jī):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(jì)算機(jī):人工智能領(lǐng)域的重點(diǎn)研究和前沿進(jìn)展,及時(shí)刊載和報(bào)道該領(lǐng)域的研究成果,致力于成為該領(lǐng)域同行進(jìn)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。

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      期刊簡介預(yù)計(jì)審稿時(shí)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(jī)器學(xué)習(xí)是研究計(jì)算學(xué)習(xí)方法的國際論壇。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(jì)和診斷;視覺和語音感知;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)。

      《Machine Learning》(機(jī)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(shí)頻繁碰壁,節(jié)省您的寶貴時(shí)間,有效提升發(fā)表機(jī)率,確保SCI檢索(檢索不了全額退款)。我們視信譽(yù)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(gè)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(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)

      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(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)

      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(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)

      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)

      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(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)

      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(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:

      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(xiàn)情報(bào)中心期刊分區(qū)表》;將JCR中所有期刊分為13個(gè)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(xiàn)情報(bào)中心期刊分區(qū)表升級版(試行)》,升級版采用了改進(jìn)后的指標(biāo)方法體系對基礎(chǔ)版的延續(xù)和改進(jìn),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(gè)學(xué)科擴(kuò)展至18個(gè),科研評價(jià)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(shí)間。

      JCR分區(qū)(2023-2024年最新版)

      JCR分區(qū)等級:Q2

      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%

      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(jià)、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(jià)值。通過對期刊影響因子的精確計(jì)算和細(xì)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(zhǔn)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(jià)體系。CiteScore 2021 的計(jì)算方式是期刊最近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)。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(rèn)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(biāo)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(jì)

      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(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 & 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

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