《Machine Learning》雜志是一本專注于計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的高質(zhì)量期刊，該雜志的錄用率受多種因素影響，想具體了解可聯(lián)系雜志社或咨詢在線客服。

《Machine Learning》雜志的錄用率受多種因素影響，具體如下：

年發(fā)文量：《Machine Learning》雜志年發(fā)文量為：164篇。年發(fā)文量較大的期刊，相對(duì)而言錄用率會(huì)高一些。

質(zhì)量與創(chuàng)新性：論文的科學(xué)性、嚴(yán)謹(jǐn)性、數(shù)據(jù)可靠性以及創(chuàng)新性是關(guān)鍵。

期刊分區(qū)：《Machine Learning》雜志在中科院的分區(qū)為3區(qū)，而在JCR的分區(qū)為Q2。

論文質(zhì)量：包括研究設(shè)計(jì)的合理性、數(shù)據(jù)的可靠性、分析方法的科學(xué)性等。

影響力與排名：《Machine Learning》雜志IF影響因子為：4.3。高影響力的期刊通常對(duì)論文質(zhì)量要求更高，錄用率相對(duì)較低。

審稿流程：嚴(yán)格的多輪審稿流程會(huì)篩選掉部分稿件，導(dǎo)致錄用率下降。

投稿數(shù)量：在特定時(shí)期內(nèi)，若大量研究者集中向某期刊投稿，會(huì)導(dǎo)致稿件堆積，錄用率下降。

SCI期刊的錄用率受多重因素影響，作者應(yīng)根據(jù)自身研究特點(diǎn)選擇合適的期刊，并確保稿件質(zhì)量以提高錄用機(jī)會(huì)，投稿前務(wù)必仔細(xì)閱讀期刊的投稿指南，并與雜志社保持良好溝通。

《Machine Learning》雜志簡(jiǎn)介

中文簡(jiǎn)稱：機(jī)器學(xué)習(xí)
國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)簡(jiǎn)稱：MACH LEARN
出版商：Springer US
出版周期：Monthly
出版年份：1986年
出版地區(qū)：UNITED STATES
ISSN：0885-6125
ESSN：1573-0565
研究方向：工程技術(shù) - 計(jì)算機(jī)：人工智能

機(jī)器學(xué)習(xí)是研究計(jì)算學(xué)習(xí)方法的國(guó)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(shí)別和預(yù)測(cè)；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(yǔ)言處理；設(shè)計(jì)和診斷；視覺和語(yǔ)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(wú)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(shí)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)。

在中科院分區(qū)表中，大類學(xué)科為計(jì)算機(jī)科學(xué)3區(qū)， 小類學(xué)科為COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計(jì)算機(jī)：人工智能3區(qū)。

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