Innholdsfortegnelse

Emnet er tilknyttet følgende studieprogram

Undervisningsspråk

Norsk eller Engelsk

Anbefalte forkunnskaper

MA-166

Må tas sammen med eller etter MA-218, Lineær Algebra. En god forståelse av kalkulus er en fordel.

Læringsutbytte

Etter fullført emne skal studentene kunne
  • de viktigste prinsippene innen styrt læring og evaluere ulike metoder
  • bygge, estimere og tolke lineære og ikke-lineære regresjonsmodeller
  • utføre og tolke enkle modeller for klassifisering av data
  • bruke et programmeringsspråk for å anvende maskinlæringsmetoder på store datamengder

Innhold

Multippel regresjon. Ikke-lineære transformasjoner av data. Konfidensintervall i parameterestimering. Logistisk regresjon. Støttevektormaskiner.

 

Undervisnings- og læringsformer

Forelesninger, gruppearbeid og obligatoriske innleveringer. Arbeid på datalab. Ved behov kan emnet undervises på engelsk. Emnet har et forventet arbeidsomfang på rundt 200 timer.

Vilkår for å gå opp til eksamen

Obligatoriske innleveringer må være godkjent for at studenten skal kunne gå opp til eksamen, se Canvas for mer informasjon.

Eksamen

Skriftlig 5-timers eksamen. Gradert karakter.

 

Studentevaluering

Emneansvarlig fastsetter i samråd med studenttillitsvalgt evalueringsform og om emnene skal ha midtveis- eller sluttevaluering i tråd med kvalitetssystemet kapittel 4.1.

Tilbys som enkeltemne

Ja, Med forbehold om ledig plass/kapasitet.

Opptakskrav hvis tilbudt som enkeltemne

Opptakskrav for enkletemnestudenter: R1/(S1+S2) og enten (R1+R2) / fysikk (1+2) / kjemi (1+2) / biologi (1+2) / informasjonsteknologi (1+2) / geofag (1+2) eller teknologi og forskningslære (1+2)

Reduksjon i studiepoeng

Innholdet i dette emnet dekkes helt eller delvis av annet emne. Tas ett av disse emnene i tillegg, reduseres studiepoengene som følger:

Emne Studiepoengreduksjon
MA-202 – Statistikk 2. 7.5
MA-441 – Statistikk for barneskolelærere. 7.5
MA-445 – Statistikk for ungdomsskolelærere. 7.5
MA-225 – Statistisk maskinlæring. 7.5
Sist hentet fra FS (Felles studentsystem) 15. okt. 2026 13:26:01