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Journal Of Machine Learning Research

  • ISSN:1532-4435
  • ESSN:1533-7928
  • 国际标准简称:J MACH LEARN RES
  • 出版地区:UNITED STATES
  • 出版周期:Bimonthly
  • 研究方向:计算机科学 - 计算机:人工智能
  • 出版年份:2001
  • 语言:English
  • 是否OA:开放
  • 学科领域

    计算机科学
  • 中科院分区

    3区
  • JCR分区

    Q1
  • IF影响因子

    3.484
  • 是否预警

期刊简介

Journal Title:Journal Of Machine Learning Research

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JMLR seeks previously unpublished papers on machine learning that contain: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.

中文简介

机器学习研究杂志 (JMLR) 为机器学习所有领域的高质量学术文章的电子和纸质出版物提供了一个国际论坛。所有已发表的论文均可在线免费获取。

JMLR 承诺进行严格而快速的审查。

JMLR 寻找以前未发表的关于机器学习的论文,其中包含:

新的原则性算法具有良好的经验验证,并具有理论、心理或生物学性质的证明;

实验和/或理论研究对智能系统中的学习设计和行为产生了新的见解;

说明现有技术的应用说明了这些方法的优缺点;

新学习任务的形式化(例如,在新应用程序的背景下)以及评估这些任务表现的方法;

开发新的分析框架,推进实践学习方法的理论研究;

行为或神经层面的自然学习系统数据的计算模型;或对现有工作的非常好的调查。

期刊点评

Journal Of Machine Learning Research创刊于2001年,由MICROTOME PUBL出版商出版,收稿方向涵盖工程技术 - 计算机:人工智能全领域,此刊是中等级别的SCI期刊,所以过审相对来讲不是特别难,但是该刊专业认可度不错,仍然是一本值得选择的SCI期刊 。平均审稿速度约2月,影响因子指数3.484,该期刊近期没有被列入国际期刊预警名单,广大学者值得一试。

中科院分区旧的升级版(数据版本:2020年12月旧的升级版)

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
计算机科学 3区 AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS 自动化与控制系统 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 4区 4区

名词解释:
中科院分区也叫中科院JCR分区,基础版分为13个大类学科,然后按照各类期刊影响因子分别将每个类别分为四个区,影响因子5%为1区,6%-20%为2区,21%-50%为3区,其余为4区。

WOS分区(数据版本:2021-2022最新版)

WOS分区等级 JCR所属学科 分区
Q1 AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE Q1 Q2

名词解释:
WOS即Web of Science,是全球获取学术信息的重要数据库,Web of Science包括自然科学、社会科学、艺术与人文领域的信息,来自全世界近9,000种最负盛名的高影响力研究期刊及12,000多种学术会议多学科内容。给期刊分区时会按照某一个学科领域划分,根据这一学科所有按照影响因子数值降序排名,然后平均分成4等份,期刊影响因子值高的就会在高分区中,最后的划分结果分别是Q1,Q2,Q3,Q4,Q1代表质量最高。

CiteScore分区(数据版本:2021-2022最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
9.50 2.281 3.323
学科 分区 排名 百分位
大类:Mathematics 小类:Statistics and Probability Q1 7 / 262

97%

大类:Mathematics 小类:Control and Systems Engineering Q1 31 / 286

89%

大类:Mathematics 小类:Software Q1 54 / 404

86%

大类:Mathematics 小类:Artificial Intelligence Q1 52 / 301

82%

名词解释:
CiteScore:衡量期刊所发表文献的平均受引用次数。
SJR:SCImago 期刊等级衡量经过加权后的期刊受引用次数。引用次数的加权值由施引期刊的学科领域和声望 (SJR) 决定。
SNIP:每篇文章中来源出版物的标准化影响将实际受引用情况对照期刊所属学科领域中预期的受引用情况进行衡量。

其他数据

是否OA开放访问: h-index: 年文章数:
开放 173 252
Gold OA文章占比: 2021-2022最新影响因子(数据来源于搜索引擎): 开源占比(OA被引用占比):
0.00% 6 0
研究类文章占比:文章 ÷(文章 + 综述) 期刊收录: 中科院《国际期刊预警名单(试行)》名单:
100.00% SCI、SCIE

历年IF值(影响因子):

历年引文指标和发文量:

历年中科院JCR大类分区数据:

历年自引数据:

发文统计

2019-2021国家/地区发文量统计:

国家/地区 数量
USA 366
CHINA MAINLAND 75
France 66
England 61
GERMANY (FED REP GER) 50
Canada 34
Switzerland 32
Israel 23
Netherlands 15
Singapore 14

2019-2021机构发文量统计:

机构 数量
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM 61
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE ... 30
CARNEGIE MELLON UNIVERSITY 27
STANFORD UNIVERSITY 21
UNIVERSITY OF CHICAGO 21
MASSACHUSETTS INSTITUTE OF TECHN... 20
ETH ZURICH 19
GOOGLE INCORPORATED 19
UNIVERSITY OF MICHIGAN SYSTEM 19
UNIVERSITY OF OXFORD 19

近年引用统计:

期刊名称 数量
J MACH LEARN RES 430
ANN STAT 264
IEEE T INFORM THEORY 161
J R STAT SOC B 138
J AM STAT ASSOC 136
MACH LEARN 90
BIOMETRIKA 74
NEURAL COMPUT 63
MATH PROGRAM 62
SIAM J OPTIMIZ 62

近年被引用统计:

期刊名称 数量
IEEE ACCESS 1488
NEUROCOMPUTING 494
J MACH LEARN RES 430
SENSORS-BASEL 266
SCI REP-UK 263
PATTERN RECOGN 253
EXPERT SYST APPL 229
IEEE T NEUR NET LEAR 226
APPL SCI-BASEL 218
KNOWL-BASED SYST 208

近年文章引用统计:

文章名称 数量
Deep Hidden Physics Models: Deep... 49
Neural Architecture Search: A Su... 43
Automatic Differentiation in Mac... 29
To Tune or Not to Tune the Numbe... 26
Pyro: Deep Universal Probabilist... 26
All Models are Wrong, but Many a... 25
Emergence of Invariance and Dise... 22
PyOD: A Python Toolbox for Scala... 22
Quantized Neural Networks: Train... 20
Hyperband: A Novel Bandit-Based ... 20

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