| Machine Learing ML | ||
| <colbgcolor=#C3953B><colcolor=#fff> 창간일 | 1986년 | |
| 간행 주기 | 월간 | |
| 분야 | 기계학습 | |
| 편집장 | Hendrik Blockeel | |
| 출판사 | 슈프링거 | |
| ISO-4 | Mach. Learn. | |
| 지표 | <colbgcolor=#C3953B><colcolor=#fff> h-i | 169[Sc] |
| IF | 4.3[Sp] | |
| SJR | Q1[Sc] | |
| 링크 | ||
1. 개요
Machine Learning은 슈프링거가 출판하는 기계학습 분야의 학술지이다.2. 주요 연구
Machine Learning에 게재된 기계학습 학계에서 유명했던 연구의 논문 서지정보는 다음과 같다. 이중 나무위키내 인공지능 관련 문서들에서 언급된 기계학습 방법론, 모형을 제안한 연구들도 포함되어있다.- 1권 1호 - 1986년 3월 출판
- 의사결정트리 - 로스 퀸란[4]
- 3권 1호 - 1988년 8월 출판
- 시간차 학습 - 리처드 서턴[5]
- 3권 2-3호 - 1988년 10월 출판
- 8권 3-4호 - 1992년 5월 출판
- 20권 3호 - 1995년 9월 출판
- 24권 2호 - 1996년 8월 출판
- 배깅 예측기 - 레오 브레이먼[11]
- 28권 1호 - 1997년 7월 출판
- 멀티테스크 러닝 - 리치 카루아나[12]
- 29권 2-3호 - 1997년 11월 출판
- 신념망 분류 - 나이어 프리드먼, 댄 게이저, 무아세 골드슈미트[13]
- 37권 3호 - 1999년 12월 출판
- 이진분류 - 요압 프레운드, 로버트 샤파이어[14]
- 39권 3호 - 2000년 5월 출판
- 준지도 매개변수 측정 - 케멀 니검 외[15]
- 45권 1호 - 2001년 10월 출판
- 무작위 숲 - 레오 브레이먼[16]
- 46권 1-3호 - 2002년 1월 출판
- SVM 초매개변수 최적화 - 블라디미르 바프닉, 올리비에 부스케, 올리비에 샤펠 외[17]
- 47권 2-3호 - 2002년 5월 출판
- 다중 슬롯머신 문제 분석 - 피터 오어, 니콜로 체사비앙키, 폴 피셔[18]
- 54권 1호 - 2004년 1월 출판
- 서포트 벡터 데이터 정의 - 데이비드 텍스, 로버트 두인[19]
- 63권 1호 - 2006년 3월 출판
- 엑스트라 트리 - 피에르 게우르츠, 다미엔 에른스트, 루이스 베헨켈[20]
[Sc] Scimago 기준.[Sp] Springer 기준.[Sc] [4] J. R. Quinlan, Induction of dicision tree, Mach. Learn. 1, 81 (1986)[5] Sutton, R.S. Learning to predict by the methods of temporal differences. Mach. Learn. 3, 9–44 (1988)[6] Goldberg, D.E., Holland, J.H. Genetic Algorithms and Machine Learning. Mach. Learn. 3, 95–99 (1988)[7] Ronald J. Williams, Simple statistical gradient-following algorithms for connectionist reinforcement learning, Mach. Learn. 8, 229 (1992)[8] Christopher J. C. H. Watkins, Peter Dayan, Q-Learning, Mach. Learn. 8, 279 (1992)[9] Lin, LJ. Self-improving reactive agents based on reinforcement learning, planning and teaching. Mach. Learn. 8, 293–321 (1992)[10] Corinna Cortes, Vladimir Vapnik, Support-vector networks, Mach. Learn. 20, 273 (1995)[11] Breiman, L. Bagging Predictors. Mach. Learn. 24, 123–140 (1996)[12] Caruana, R. Multitask Learning. Mach. Learn. 28, 41–75 (1997)[13] Friedman, N., Geiger, D. & Goldszmidt, M. Bayesian Network Classifiers. Mach. Learn. 29, 131–163 (1997)[14] Yoav Freund, Robert E. Schapire, Large Margin Classification Using the Perceptron Algorithm, Mach. Learn. 37, 227 (1999)[15] Nigam, K., Mccallum, A.K., Thrun, S. et al. Text Classification from Labeled and Unlabeled Documents using EM. Mach. Learn. 39, 103–134 (2000)[16] L. Breiman, Random Forests. Mach. Learn. 45, 5 (2001)[17] Chapelle, O., Vapnik, V., Bousquet, O. et al. Choosing Multiple Parameters for Support Vector Machines. Mach. Learn. 46, 131–159 (2002)[18] Auer, P., Cesa-Bianchi, N. & Fischer, P. Finite-time Analysis of the Multiarmed Bandit Problem. Mach. Learn. 47, 235–256 (2002)[19] Tax, D.M., Duin, R.P. Support Vector Data Description. Mach. Learn. 54, 45–66 (2004)[20] Geurts, P., Ernst, D. & Wehenkel, L. Extremely randomized trees. Mach. Learn. 63, 3–42 (2006)