中科院分區(qū)在SCI期刊中具有重要地位，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

投稿參考：中科院分區(qū)為科研人員選擇投稿期刊提供了重要依據(jù)。高分區(qū)期刊通常具有較高的學(xué)術(shù)聲譽和影響力，科研人員可以根據(jù)自己的研究領(lǐng)域和成果水平，選擇合適分區(qū)的期刊投稿，提高論文被接受和發(fā)表的機會。

學(xué)術(shù)評價：國內(nèi)許多高校和科研機構(gòu)在對科研人員進(jìn)行績效考核、職稱評定、科研獎勵等方面，常常將中科院分區(qū)作為重要的評價指標(biāo)之一。

學(xué)術(shù)影響力提升：進(jìn)入中科院分區(qū)表是對期刊學(xué)術(shù)質(zhì)量和影響力的一種認(rèn)可，尤其是對于一些新興期刊或發(fā)展中的期刊來說，獲得較好的分區(qū)能夠吸引更多優(yōu)秀的稿件和讀者，進(jìn)一步提升期刊的學(xué)術(shù)影響力。

雜志簡介

《Machine Learning》是一本在計算機科學(xué)領(lǐng)域具有重要影響力的學(xué)術(shù)期刊，由出版社Springer US出版，出版地區(qū)為：UNITED STATES。

一、基本信息

創(chuàng)刊時間：1986年
出版周期：Monthly
ISSN：0885-6125，E-ISSN：1573-0565

定位：

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

學(xué)習(xí)問題：分類、回歸、識別和預(yù)測；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；自然語言處理；設(shè)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(xué)應(yīng)用。

學(xué)習(xí)方法：監(jiān)督和無監(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(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；自動知識獲?。粡闹噶钪袑W(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)。

二、內(nèi)容特色

內(nèi)容特色：文章風(fēng)格兼顧專業(yè)性與可讀性，適合不同背景的讀者。

三、學(xué)科領(lǐng)域與覆蓋范圍

主要學(xué)科：計算機科學(xué)-計算機：人工智能。
覆蓋范圍：該刊發(fā)文范圍涵蓋COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE等領(lǐng)域。

四、學(xué)術(shù)影響力與評價

影響因子與分區(qū)：《Machine Learning》雜志的影響因子為4.3 ，JCR分區(qū)：Q2區(qū)，中科院分區(qū)：大類學(xué)科：計算機科學(xué)，分區(qū)：3區(qū)，小類學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能，分區(qū)：3區(qū)。

發(fā)文量與Gold OA占比：年發(fā)文量：164，Gold OA文章占比：46.75%。