Машинное обучение и анализ данных (журнал)

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

"Машинное обучение и анализ данных"

«Journal of Machine Learning and Data Analysis» / Bib-ID: 62264 Rus.

Машинное обучение и анализ данных — журнал научно-исследовательских студенческих работ.

Цель журнала – развитие методов проведения вычислительных экспериментов в области машинного обучения и интеллектуального анализа данных. Журнал, прежде всего, предназначен для публикации работ аспирантов и студентов, изучающих курс «Численные методы машинного обучения» и занимающихся теоретическими и эмпирическими исследованиями свойств алгоритмов регрессии и классификации. Приветствуются также обзорные, фундаментальные и методические статьи исследователей, работающих в области машинного обучения.

Тематика журнала:

  • регрессионный анализ
  • классификация,
  • кластеризация,
  • многомерный статистический анализ,
  • байесовские методы регрессии и классификации,
  • методы прогнозирования временных рядов,
  • методы оптимизации в задачах машинного обучения и анализа данных,
  • методы визуализации данных,
  • обработка и распознавание речи и изображений,
  • анализ и понимание текста, информационный поиск,
  • прикладные задачи анализа данных.

Получить номер журнала

См. также пилотный выпуск журнала — 2010, PDF 18MB

Рекомендации авторам

Вёрстка журнала выполняется самими авторами по следующей схеме.

Участникам проекта "MLAlgorithms"

  1. Статья загружается в репозиторий mlalgorithms в папку Surname2011Title, т.е. ФамилияавтораГОДПервоеилиключевоесловоназваниястатьи (а при наличии подпапок, в папку Surname2011Title/doc).
  2. В папке JMLDА отыскивается папка с текущим номером журнала (на 16.06.11 это 2011no2).
  3. Открывается текущий номер журнала JMLDA201XnoX.tex, добавляется ссылка на свою статью.
  4. В своей статье прописываются пути к графикам.
  5. Текущий номер журнала компилириуетя, проверяется его целостность и качество верстки.

Всем остальным

  1. Требования к оформлению статей находятся здесь, используется класс amspaper.
  2. Статья отсылается по адресу strijov@ccas.ru, а именно:
    1. Surname2011Title.tex
    2. Surname2011Title_fig1.eps, ...
    3. Surname2011Title.pdf

Контакты

  • E-mail: strijov@ccas.ru,
  • Тел.: 8 (499) 135-4163,
  • Почта: 119333, Москва, ул. Вавилова 42-268.

Научный редактор журнала: Вадим Викторович Стрижов.

См. также

  1. Численные методы обучения по прецедентам
  2. Выполнение исследовательских проектов
  3. Автоматизация и стандартизация научных исследований
Личные инструменты