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Machine Learning是計算機科學領域的一本優(yōu)秀期刊。由Springer US出版社出版。該期刊主要發(fā)表計算機科學領域的原創(chuàng)性研究成果。創(chuàng)刊于1986年，該期刊主要刊載工程技術-計算機：人工智能及其基礎研究的前瞻性、原始性、首創(chuàng)性研究成果、科技成就和進展。該期刊不僅收錄了該領域的科技成就和進展，更以其深厚的學術積淀和卓越的審稿標準，確保每篇文章都具備高度的學術價值。此外，該刊同時被SCIE數據庫收錄，并被劃分為中科院SCI3區(qū)期刊，它始終堅持創(chuàng)新，不斷專注于發(fā)布高度有價值的研究成果，不斷推動計算機科學領域的進步。
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| 大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計算機科學 | 3區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 | 3區(qū) | 否 | 否 |
| 大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計算機科學 | 3區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 | 3區(qū) | 否 | 否 |
| 大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計算機科學 | 3區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 | 3區(qū) | 否 | 否 |
| 大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 工程技術 | 3區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 | 4區(qū) | 否 | 否 |
| 大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計算機科學 | 3區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 | 3區(qū) | 否 | 否 |
| 大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計算機科學 | 3區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 | 3區(qū) | 否 | 否 |
| 按JIF指標學科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 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(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q2 | 71 / 198 |
64.39% |
| 學科類別 | 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% |
| 年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
| 年發(fā)文量 | 57 | 75 | 63 | 68 | 69 | 80 | 90 | 159 | 184 | 164 |
| 國家/地區(qū) | 數量 |
| USA | 53 |
| England | 42 |
| GERMANY (FED REP GER) | 39 |
| CHINA MAINLAND | 31 |
| Japan | 28 |
| France | 25 |
| Australia | 17 |
| India | 16 |
| Italy | 12 |
| Netherlands | 12 |
| 機構 | 數量 |
| UNIVERSITY OF LONDON | 13 |
| NANJING UNIVERSITY | 12 |
| RIKEN | 12 |
| UNIVERSITY OF TOKYO | 12 |
| SLOVENIAN ACADEMY OF SCIENCES & ARTS (SASA) | 10 |
| IMPERIAL COLLEGE LONDON | 9 |
| INESC | 9 |
| UNIVERSITY OF OXFORD | 9 |
| CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE (CNRS) | 8 |
| INSTITUT POLYTECHNIQUE DE PARIS | 8 |
| 文章名稱 | 引用次數 |
| Temporal pattern attention for multivariate time series forecasting | 18 |
| The online performance estimation framework: heterogeneous ensemble learning for data streams | 17 |
| Manifold-based synthetic oversampling with manifold conformance estimation | 13 |
| Emotion in reinforcement learning agents and robots: a survey | 12 |
| Meta-QSAR: a large-scale application of meta-learning to drug design and discovery | 11 |
| Analysis of classifiers' robustness to adversarial perturbations | 11 |
| Bootstrapping the out-of-sample predictions for efficient and accurate cross-validation | 10 |
| Similarity encoding for learning with dirty categorical variables | 10 |
| ML-Plan: Automated machine learning via hierarchical planning | 10 |
| Instance spaces for machine learning classification | 9 |
SCIE
影響因子 3.7
CiteScore 6.4
SCIE
影響因子 4.5
CiteScore 10
SCIE
影響因子 3.8
CiteScore 6.7
SCIE
影響因子 5.3
CiteScore 9.3
SCIE
影響因子 1.7
CiteScore 3.4
SCIE
CiteScore 5.6
SCIE
影響因子 7.7
CiteScore 20.9
SCIE
影響因子 3.9
CiteScore 7.3
SCIE
影響因子 5.3
CiteScore 10.3
SCIE
影響因子 3
CiteScore 7.7
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