如何查詢SCI期刊的JCR分區？

1.Web of Science平臺查詢：使用瀏覽器打開Web of Science的官方網站。請注意，該網站可能需要注冊登錄才能使用。在搜索框中輸入想要查詢的期刊名稱，進行搜索。在搜索結果中找到對應的期刊，點擊進入期刊詳情頁面，可以找到期刊的影響因子以及分區情況。Web of Science通常提供JCR分區信息，包括Q1、Q2、Q3、Q4四個分區。

2.中科院文獻情報中心查詢：使用瀏覽器打開中科院文獻情報中心的官方網站，或進入其期刊分區查詢頁面，在搜索結果中找到對應的期刊，查看其分區情況。中科院文獻情報中心的分區主要是根據期刊超越指數來劃分，與JCR分區有所不同，但同樣具有參考價值。

3.聯系期刊編輯部：如果對某個期刊的分區情況有疑問，可以直接聯系雜志社或咨詢在線客服。

需要注意的是，如果目標期刊未被SCI收錄，則無法查詢到JCR分區信息；部分新興期刊或非英文期刊可能不在JCR數據庫中。在選擇期刊時，除了考慮分區情況外，還需要綜合考慮期刊的影響力、發表難度、研究領域等因素。

《Machine Learning》雜志簡介：

《Machine Learning》是一本專注于COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE領域的English學術期刊，創刊于1986年，由Springer US出版商出版，出版周期Monthly。該刊發文范圍涵蓋COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE等領域，旨在及時、準確、全面地報道國內外COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE工作者在該領域的科學研究等工作中取得的經驗、科研成果、技術革新、學術動態等。

《Machine Learning》中文名稱：《機器學習》，ISSN號為0885-6125，E-ISSN號為1573-0565。Monthly出版一期特刊，專注于計算機：人工智能領域的關鍵概念，提供最新的研究概述。

機器學習是研究計算學習方法的國際論壇。該期刊發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；問題解決和規劃；推理和推論；數據挖掘；網絡挖掘；科學發現；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；組合優化；游戲；各種工業、金融和科學應用。

學習方法：監督和無監督學習方法（包括學習決策和回歸樹、規則、聯結網絡、概率網絡和其他統計模型、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。

該刊已被SCIE數據庫收錄，顯示了其學術影響力和認可度。此外，該期刊在中科院最新升級版分區表中，被歸類為計算機科學大類3區，COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能小類3區，進一步證明了其在學術界的地位。

從影響因子來看，《Machine Learning》雜志的影響因子為：4.3 ，這表明該期刊所發表的論文在學術界具有廣泛的影響力和引用率。該期刊的CiteScore為11，SJR為1.72，SNIP為2.57，顯示出其在國際學術界的重要影響力。