Machine Learning SCIE
國際簡稱：MACH LEARN 參考譯名：機器學習
主要研究方向：工程技術-計算機：人工智能 非預警期刊 審稿周期： 較慢,6-12周
《機器學習》(Machine Learning)是一本由Springer US出版的以工程技術-計算機：人工智能為研究特色的國際期刊，發表該領域相關的原創研究文章、評論文章和綜述文章，及時報道該領域相關理論、實踐和應用學科的最新發現，旨在促進該學科領域科學信息的快速交流。該期刊是一本未開放期刊，近三年沒有被列入預警名單。
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.
Machine Learning期刊信息
- ISSN：0885-6125
- 出版語言：English
- 是否OA：未開放
- E-ISSN：1573-0565
- 出版地區：UNITED STATES
- 是否預警：否
- 出版商：Springer US
- 出版周期：Monthly
- 創刊時間：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評價數據（2024年最新版）
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 指數 | ||||||||||||
| 11 | 1.72 | 2.57 |
|
名詞解釋：CiteScore 是衡量期刊所發表文獻的平均受引用次數，是在 Scopus 中衡量期刊影響力的另一個指標。當年CiteScore 的計算依據是期刊最近4年（含計算年度）的被引次數除以該期刊近四年發表的文獻數。例如，2022年的 CiteScore 計算方法為：2022年的 CiteScore =2019-2022年收到的對2019-2022年發表的文件的引用數量÷2019-2022年發布的文獻數量 注：文獻類型包括：文章、評論、會議論文、書籍章節和數據論文。
Machine Learning中科院評價數據
中科院 2023年12月升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 | ||
| 否 | 否 | 計算機科學 | 3區 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 | 3區 |
中科院 2022年12月升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 | ||
| 否 | 否 | 計算機科學 | 3區 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 | 3區 |
中科院 2021年12月舊的升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 | ||
| 否 | 否 | 計算機科學 | 3區 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 | 3區 |
中科院 2021年12月基礎版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 | ||
| 否 | 否 | 工程技術 | 3區 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 | 4區 |
中科院 2021年12月升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 | ||
| 否 | 否 | 計算機科學 | 3區 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 | 3區 |
中科院 2020年12月舊的升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 | ||
| 否 | 否 | 計算機科學 | 3區 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 | 3區 |
Machine Learning JCR評價數據（2023-2024年最新版）
| 按JIF指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 排名 | 百分位 |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q2 | 54 / 197 |
72.8% |
| 按JCI指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 排名 | 百分位 |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q2 | 71 / 198 |
64.39% |
Machine Learning歷年數據統計
影響因子
中科院分區
Machine Learning中國學者發文選摘
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1、Multiscale principle of relevant information for hyperspectral image classification
Author: Wei, Yantao; Yu, Shujian; Giraldo, Luis Sanchez; Principe, Jose C.
Journal: MACHINE LEARNING. 2023; Vol. 112, Issue 4, pp. 1227-1252. DOI: 10.1007/s10994-021-06011-9
-
2、Troubleshooting image segmentation models with human-in-the-loop
Author: Wang, Haotao; Chen, Tianlong; Wang, Zhangyang; Ma, Kede
Journal: MACHINE LEARNING. 2023; Vol. 112, Issue 3, pp. 1033-1051. DOI: 10.1007/s10994-021-06110-7
-
3、Beyond confusion matrix: learning from multiple annotators with awareness of instance features
Author: Li, Jingzheng; Sun, Hailong; Li, Jiyi
Journal: MACHINE LEARNING. 2023; Vol. 112, Issue 3, pp. 1053-1075. DOI: 10.1007/s10994-022-06211-x
-
4、DAFS: a domain aware few shot generative model for event detection
Author: Xia, Nan; Yu, Hang; Wang, Yin; Xuan, Junyu; Luo, Xiangfeng
Journal: MACHINE LEARNING. 2023; Vol. 112, Issue 3, pp. 1011-1031. DOI: 10.1007/s10994-022-06198-5
-
5、Reconciling privacy and utility: an unscented Kalman filter-based framework for differentially private machine learning
Author: Tang, Kunsheng; Li, Ping; Song, Yide; Luo, Tian
Journal: MACHINE LEARNING. 2023; Vol. 112, Issue 1, pp. 311-351. DOI: 10.1007/s10994-022-06279-5
-
6、Limits of multi-relational graphs
Author: Alvarado, Juan; Wang, Yuyi; Ramon, Jan
Journal: MACHINE LEARNING. 2023; Vol. 112, Issue 1, pp. 177-216. DOI: 10.1007/s10994-022-06281-x
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7、Neural predictor-based automated graph classifier framework
Author: Oloulade, Babatounde Moctard; Gao, Jianliang; Chen, Jiamin; Al-Sabri, Raeed; Lyu, Tengfei
Journal: MACHINE LEARNING. 2023; Vol. 112, Issue 4, pp. 1315-1335. DOI: 10.1007/s10994-022-06287-5
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8、Diverse and consistent multi-view networks for semi-supervised regression
Author: Nguyen, Cuong; Raja, Arun; Zhang, Le; Xu, Xun; Unnikrishnan, Balagopal; Ragab, Mohamed; Lu, Kangkang; Foo, Chuan-Sheng
Journal: MACHINE LEARNING. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1007/s10994-023-06305-0
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Big Data Mining And Analytics
中科院 1區 JCR Q1
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中科院 2區 JCR Q1
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