《Machine Learning》雜志是一本專注于計算機科學領域的高質量期刊，該雜志的錄用率受多種因素影響，想具體了解可聯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，相對而言錄用率會高一些。

質量與創(chuàng)新性：論文的科學性、嚴謹性、數據可靠性以及創(chuàng)新性是關鍵。

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。

論文質量：包括研究設計的合理性、數據的可靠性、分析方法的科學性等。

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論文質量要求更高，錄用率相對較低。

審稿流程：嚴格的多輪審稿流程會篩選掉部分稿件，導致錄用率下降。

投稿數量：在特定時期內，若大量研究者集中向某期刊投稿，會導致稿件堆積，錄用率下降。

SCI期刊的錄用率受多重因素影響，作者應根據自身研究特點選擇合適的期刊，并確保稿件質量以提高錄用機會，投稿前務必仔細閱讀期刊的投稿指南，并與雜志社保持良好溝通。

《Machine Learning》雜志簡介

中文簡稱：機器學習
國際標準簡稱：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 - 計算機：人工智能

機器學習是研究計算學習方法的國際論壇。該期刊發(fā)表的文章報告了應用于各種學習問題的廣泛學習方法的實質性成果，包括但不限于：

學習問題：分類、回歸、識別和預測；問題解決和規(guī)劃；推理和推論；數據挖掘；網絡挖掘；科學發(fā)現；信息檢索；自然語言處理；設計和診斷；視覺和語音感知；機器人和控制；組合優(yōu)化；游戲；各種工業(yè)、金融和科學應用。

學習方法：監(jiān)督和無監(jiān)督學習方法（包括學習決策和回歸樹、規(guī)則、聯結網絡、概率網絡和其他統(tǒng)計模型、歸納邏輯編程、基于案例的方法、集成方法、聚類等）；強化學習；基于進化的方法；基于解釋的學習；類比學習方法；自動知識獲取；從指令中學習；數據模式可視化；集成架構中的學習；多策略學習；多智能體學習。

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

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