Aims and Scope
Machine Learning is a peer-reviewed scientific journal, published since 1986. In 2001, forty editors and members of the editorial board of Machine Learning resigned in order to support the Journal of Machine Learning Research (JMLR), saying that in the era of the internet, it was detrimental for researchers to continue publishing their papers in expensive journals with pay-access archives. Instead, they wrote, they supported the model of JMLR, in which authors retained copyright over their papers and archives were freely available on the internet. Less
주요 지표
저널 사양
- 출판사SPRINGER
- 언어English
- 발행 주기Monthly
- 언어English
- 발행 주기Monthly
- 발행 시작년도1986
- 출판사 사이트
- 저널 사이트
개월 | 발행된 논문 수 |
---|---|
0-3 | 0% |
4-6 | 9% |
7-9 | 27% |
>9 | 64% |
관련 분야
연간 게재 논문수
- 5Y
- 10Y
자주 묻는 질문(FAQ)
언제부터 Machine Learning가 퍼블리싱을 시작했나요? 
Machine Learning는 1986부터 현재까지 게시되고 있습니다.
얼마나 자주 Machine Learning가 게시되나요? 
{PH}가 Monthly로 게시되었습니다.
Machine Learning의 게시자는 누구인가요? 
Machine Learning의 게시자는 SPRINGER입니다.
저널의 목표와 Machine Learning의 범위는 어디에서 찾을 수 있나요? 
Machine Learning의 목표 및 범위에 대해서는 위 페이지의 섹션을 참조하세요.
에디티지에서 Machine Learning의 저널 메트릭을 보려면 어떻게 해야 하나요? 
Machine Learning 메트릭에 대해서는 위 페이지의 섹션을 참조하세요.
Machine Learning의 eISSN 및 pISSN 번호는 무엇인가요? 
eISSN 번호는 1573-0565이고 pISSN 번호는 Machine Learning의 경우 0885-6125입니다.
이 저널의 초점은 무엇인가요? 
이 저널은 Reinforcement learning, Machine learning, Test set, Support vector machine, Gaussian process, Online optimization, Total cost, Inductive logic programming, Sparse matrix, Tensor completion, Inverse reinforcement learning, Bipartite graph, Heuristic, Online aggregation, Deep learning, Manifold regularization, Time series, Semi-supervised learning, Bayesian optimization, Programming constructs를 포함한 다양한 주제를 다룹니다.
내 연구에 적합한 저널을 찾는 것이 왜 중요한가요? 
올바른 저널을 선택하면 연구가 가장 관련성이 높은 독자에게 도달할 수 있으며, 따라서 학술적 영향력과 해당 분야에 대한 기여도를 극대화할 수 있습니다.
저널 선택이 제 학업 경력에 영향을 미칠 수 있나요? 
물론입니다. 평판이 좋은 저널에 출판하면 학술적 프로필이 향상되어 보조금, 종신 재직 및 기타 직업적 기회에 대한 경쟁력을 높일 수 있습니다.
영향력이 큰 저널만 타겟팅하는 것이 바람직합니까? 
영향력이 높은 저널은 가시성이 높지만, 경쟁이 치열한 경우가 많습니다. 저널의 영향력 지수와 논문이 채택될 가능성의 균형을 맞추는 것이 중요합니다.