Машинное обучение и анализ данных (журнал)

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

"Машинное обучение и анализ данных"

ISSN 2223-3792

Содержание

Журнал Машинное обучение и анализ данных публикует новые теоретические и обзорные статьи с результатами научных исследований в области теоретической информатики и её приложений. Цель журнала – развитие теории машинного обучения, интеллектуального анализа данных и методов проведения вычислительных экспериментов. Принимаются статьи на русском и английском языке.

Тематика журнала:

  • классификация, кластеризация, регрессионный анализ,
  • многомерный статистический анализ,
  • байесовские методы регрессии и классификации,
  • выбор моделей и сложность,
  • предсказательное моделирование,
  • статистическая теория обучения,
  • методы прогнозирования временных рядов,
  • методы обработки и распознавания сигналов,
  • 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, pdf

Заказать бумажную версию

Рекомендации авторам

Вёрстка журнала выполняется самими авторами по следующей схеме.

Участникам проекта «MLAlgorithms»

  1. В репозитории mlalgorithms, в папке JMLDА отыскивается папка с текущим номером журнала (на 16.01.12 это 2012no3).
  2. Готовая статья загружается в папку \JMLDA\2012no3 в виде файлов
    1. Surname2011Title.tex, то есть <Фамилия автора><ГОД><Первое или ключевое слово названия статьи>
    2. Для рисунков создается подпапка Surname2011Title, в нее копируются файлы Fig1.eps,... (картинки .eps и .png вместе не компилируются)
  3. Открывается текущий номер журнала _jmlda2012no3.tex, добавляется ссылка на свою статью \paper--+{Surname2012Title}.
  4. Текущий номер журнала компилириуетя, проверяется его целостность и качество верстки.

В теле своей статьи должны быть выполнены при этом следующие правки заголовка.

\documentclass[12pt]{article}\usepackage{mmro15}
\begin{document}
\title{Выбор моделей прогнозирования}
\author{И.\,О.~Фамилия}
\email{name.surname@mipt.ru}
\organization{Московский физико-технический институт, ФУПМ, каф. <<Интеллектуальные системы>>}
\thanks{Научный руководитель И.\,О.~Фамилия}
\abstract{
Исследуется проблема.

\bigskip
\emph{Ключевые слова}: прогнозирование.
}
\maketitle

Совет: центрируйте таблицы и графики.

\centering{
    \begin{tabular} ... \end{tabular}
}

Совет: подписи осей и надписи на графиках оформляйте крупно, размер шрифта должен быть такой же, как размер основного текста. Как это делается написано здесь.


В данный момент статьи копируются (дублируются) в папку журнала. Это нужно для фиксации содержания журнала.


Список литературы:

\begin{thebibliography}{99}
\bibitem{Chen1989} Chen Y.\,W., Billings C.\,A., Luo W. \textit{Orthogonal least squares methods and their application to non-linear system identication}~// International Journal of Control, 1989, Vol. 2, no. 50, Pp. 873-896.
\end{thebibliography}

Совет: перед тем, как закоммитить статью и журнал обратно в репозиторий, удалите ненужные файлы программой _clear.


В данный момент статьи из проекта копируются (дублируются) в папку журнала. Это нужно для фиксации содержания журнала.


Коллегам и гостям проекта

  1. Общие требования к оформлению статей находятся здесь, используется класс amspaper.
  2. Тем, кто принимал участие в конференциях ММРО или ИОИ будет удобнее использовать стилевой файл конференции.
  3. Статья отсылается по адресу strijov@ccas.ru, а именно:
    1. Surname2011Title.tex
    2. Surname2011Title_fig1.eps, ...
    3. Surname2011Title.pdf

Контакты

  • Новостной сайт журнала: jmlda.org
  • Система подачи статей: jmlda.org/papers
  • E-mail: info@jmlda.org,
  • Тел.: 8 (499) 135-4163,
  • Почта: 119333, Москва, ул. Вавилова д.42, оф.268.

Главный редактор журнала: Вадим Викторович Стрижов.

См. также

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