Journal Of Machine Learning Research SCIE

國際簡稱：J MACH LEARN RES 參考譯名：機(jī)器學(xué)習(xí)研究雜志

主要研究方向：工程技術(shù)-計(jì)算機(jī)：人工智能非預(yù)警期刊審稿周期：約2月

《機(jī)器學(xué)習(xí)研究雜志》(Journal Of Machine Learning Research)是一本由Microtome Publishing出版的以工程技術(shù)-計(jì)算機(jī)：人工智能為研究特色的國際期刊，發(fā)表該領(lǐng)域相關(guān)的原創(chuàng)研究文章、評(píng)論文章和綜述文章，及時(shí)報(bào)道該領(lǐng)域相關(guān)理論、實(shí)踐和應(yīng)用學(xué)科的最新發(fā)現(xiàn)，旨在促進(jìn)該學(xué)科領(lǐng)域科學(xué)信息的快速交流。該期刊是一本開放期刊，近三年沒有被列入預(yù)警名單。

3區(qū) 中科院分區(qū)
Q1 JCR分區(qū)
349 年發(fā)文量
4.3 IF影響因子
開放是否OA
173 H-index
2001 創(chuàng)刊年份
Bimonthly 出版周期
English 出版語言

The Journal of Machine Learning Research (JMLR) provides an international forum for the electronic and paper publication of high-quality scholarly articles in all areas of machine learning. All published papers are freely available online.

JMLR has a commitment to rigorous yet rapid reviewing.

JMLR seeks previously unpublished papers on machine learning that contain:

new principled algorithms with sound empirical validation, and with justification of theoretical, psychological, or biological nature;

experimental and/or theoretical studies yielding new insight into the design and behavior of learning in intelligent systems;

accounts of applications of existing techniques that shed light on the strengths and weaknesses of the methods;

formalization of new learning tasks (e.g., in the context of new applications) and of methods for assessing performance on those tasks;

development of new analytical frameworks that advance theoretical studies of practical learning methods;

computational models of data from natural learning systems at the behavioral or neural level; or extremely well-written surveys of existing work.

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Journal Of Machine Learning Research期刊信息

ISSN：1532-4435
出版語言：English
是否OA：開放
E-ISSN：1533-7928
出版地區(qū)：UNITED STATES
是否預(yù)警：否
出版商：Microtome Publishing
出版周期：Bimonthly
創(chuàng)刊時(shí)間：2001
開源占比：0
Gold OA文章占比：0.00%
OA被引用占比：0
出版國人文章占比：0.09
出版撤稿占比：0
研究類文章占比：100.00%

Journal Of Machine Learning Research CiteScore評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)（2024年最新版）

CiteScore

SJR

SNIP

CiteScore 指數(shù)

18.8

2.796

4.031

學(xué)科類別	分區(qū)	排名	百分位
大類：Mathematics 小類：Statistics and Probability	Q1	1 / 278	99%
大類：Mathematics 小類：Control and Systems Engineering	Q1	10 / 321	97%
大類：Mathematics 小類：Software	Q1	20 / 407	95%
大類：Mathematics 小類：Artificial Intelligence	Q1	20 / 350	94%

名詞解釋：CiteScore 是衡量期刊所發(fā)表文獻(xiàn)的平均受引用次數(shù)，是在 Scopus 中衡量期刊影響力的另一個(gè)指標(biāo)。當(dāng)年CiteScore 的計(jì)算依據(jù)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)。例如，2022年的 CiteScore 計(jì)算方法為：2022年的 CiteScore =2019-2022年收到的對(duì)2019-2022年發(fā)表的文件的引用數(shù)量÷2019-2022年發(fā)布的文獻(xiàn)數(shù)量注：文獻(xiàn)類型包括：文章、評(píng)論、會(huì)議論文、書籍章節(jié)和數(shù)據(jù)論文。

Journal Of Machine Learning Research中科院評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)

中科院 2023年12月升級(jí)版

Top期刊	綜述期刊	大類學(xué)科		小類學(xué)科
否	否	計(jì)算機(jī)科學(xué)	3區(qū)	AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS 自動(dòng)化與控制系統(tǒng) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能	3區(qū) 3區(qū)

中科院 2022年12月升級(jí)版

Top期刊	綜述期刊	大類學(xué)科		小類學(xué)科
否	否	計(jì)算機(jī)科學(xué)	3區(qū)	AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS 自動(dòng)化與控制系統(tǒng) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能	3區(qū) 3區(qū)

中科院 2021年12月基礎(chǔ)版

Top期刊	綜述期刊	大類學(xué)科		小類學(xué)科
否	否	工程技術(shù)	3區(qū)	AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS 自動(dòng)化與控制系統(tǒng) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能	3區(qū) 3區(qū)

中科院 2020年12月舊的升級(jí)版

Top期刊	綜述期刊	大類學(xué)科		小類學(xué)科
否	否	計(jì)算機(jī)科學(xué)	3區(qū)	AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS 自動(dòng)化與控制系統(tǒng) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能	4區(qū) 4區(qū)

Journal Of Machine Learning Research JCR評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)（2023-2024年最新版）

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：AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS	SCIE	Q1	21 / 84	75.6%
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：AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS	SCIE	Q2	29 / 84	66.07%
學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE	SCIE	Q2	74 / 198	62.88%

Journal Of Machine Learning Research歷年數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

影響因子

中科院分區(qū)

Journal Of Machine Learning Research中國學(xué)者發(fā)文選摘

1、Differentially private data releasing for smooth queries
Author: wangzt2012

Journal: JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCH, 2016.
2、SPSD matrix approximation vis column selection: theories, algorithms, and extensions
Author: zhihua

Journal: JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCH, 2016.
3、SPSD matrix approximation vis column selection: theories, algorithms, and extensions
Author: ricky

Journal: JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCH, 2016.
4、Hybrid orthogonal projection and estimation (HOPE): a new framework to learn neural networks
Author: zsl2008

Journal: JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCH, 2016.
5、Model-free Variable Selection in Reproducing Kernel Hilbert Space
Author: lvsg716

Journal: JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCH, 2016.
6、Large scale online kernel learning
Author: zhiyong.liu

Journal: JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCH, 2016.
7、Scalable learning of Bayesian network classifiers
Author: chen

Journal: JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCH, 2016.