Hopp til innhold

IMT4612: Machine Learning and Pattern Recognition I

Snitt (beståtte)
3,50B
Stryk
33,3 %
Kandidater
15
År
2016
0 %
A0
33 %
B5
33 %
C5
0 %
D0
0 %
E0
33 %
F5
Snitt blant beståtte
3,50
Snitt med stryk
2,33
Strykprosent
33,3 %
Med bokstavkarakter
15

Ofte stilte spørsmål om IMT4612

Hva er snittkarakteren i IMT4612 ved NTNU?

Snittet blant beståtte er 3,50, som tilsvarer bokstavkarakteren B. Tallet er basert på 15 kandidater med bokstavkarakter i perioden 2016, rapportert til HK-dir (DBH).

Hvor mange stryker i IMT4612?

33,3 % av kandidatene har strøket i IMT4612 ved NTNU i perioden 2016.

Hvilken karakter er vanligst i IMT4612?

Den vanligste karakteren i IMT4612 er B (33 % av kandidatene), og 33 % ender på A eller B.

Hvor mange studiepoeng gir IMT4612?

IMT4612 Machine Learning and Pattern Recognition I gir 5,0 studiepoeng ved Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet.

Hva ligger du an til i IMT4612?

Legg emnet i semesterprognosen: den blander karakterene dine med denne fordelingen og anslår hva du ender på, helt gratis og uten innlogging, og karakterene dine blir på din egen enhet.

Prøv semesterprognosen

Flere IMT-emner ved NTNU

Mest tatte emner ved Institutt for informasjonssikkerhet og kommunikasjonsteknologi

Kort oppsummert

I perioden 2016 har 15 kandidater tatt IMT4612 (Machine Learning and Pattern Recognition I) ved Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet. Snittkarakteren blant beståtte er 3,50 (B), den vanligste karakteren er B, og 33 % ender på A eller B. 33,3 % av kandidatene stryker.

Kilde: HK-dirs åpne emnestatistikk (DBH), karakterer 2016, summert over alle emneversjoner. Tallene er de offisielle innrapporterte resultatene. Vi finner ikke på noe. Historikk er ingen garanti for fremtidige resultater.

Hvorfor tallene kan være litt lave

HK-dir holder tilbake celler med under tre kandidater av personvernhensyn: har to personer fått D i en termin, står det 0. Vi ser aldri de kandidatene, så summene våre er litt lavere enn de virkelige.

Målt mot HK-dirs egne totaler for NTNU er det 0,8 % på emner med over tusen kandidater og 16 % på emner med under femti. Jo større emnet er, jo mindre betyr det – for dette emnet er utslaget minst der du ser de største tallene.

Regelen er HK-dirs egen og gjelder alle som bruker dataene, ikke bare oss.