2025年度「機械学習I/II」 stats
機械学習I
成績評価法の概要
以下の2つの評価項目の合計100点満点におまけ点（おまけ課題等の分）を加算したものを最終評点としました．
- Quiz
- 授業時間中に Moodle 等で実施した小テストの得点率から算出．40点分．
- 小テスト
- 最終回の授業時に1回実施した試験の得点率から算出．60点分．
総合成績
| 年度 | 履修登録 | 履修辞退等 | 小テスト受験 | 合格者数 | 合格/登録 | 合格/受験 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2025 | 89 | 4 | 76 | 62 | 73% | 82% |
| 2024 | 118 | 8 | 101 | 84 | 76% | 83% |
| 2023 | 79 | 1 | 70 | 55 | 71% | 79% |
注意: 「合格/登録」 の (分母) は (履修登録) - (履修辞退等) です
| 2025年度 | 2024年度 | 2023年度 |
|---|---|---|
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評価項目ごとのデータ
| Quiz | 小テスト | Quiz vs 小テスト |
|---|---|---|
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「Quiz vs 小テスト」の斜めの線は，左下から右上に向かって，最終評点60点，70点，80点，90点のラインを表しています．
機械学習II
成績評価法の概要
以下の2つの評価項目の合計100点満点におまけ点（おまけ課題等の分）を加算したものを最終評点としました．
- Quiz
- 授業時間中に Moodle 等で実施した小テストの得点率から算出．40点分．
- 小テスト
- 最終回の授業時に1回実施した試験の得点率から算出．60点分．
総合成績
| 年度 | 履修登録 | 履修辞退等 | 小テスト受験 | 合格者数 | 合格/登録 | 合格/受験 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2025 | 88 | 4 | 76 | 60 | 71% | 79% |
| 2024 | 96 | 6 | 81 | 66 | 73% | 82% |
| 2023 | 70 | 0 | 60 | 46 | 66% | 77% |
注意: 「合格/登録」 の (分母) は (履修登録) - (履修辞退等) です
| 2025年度 | 2024年度 | 2023年度 |
|---|---|---|
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評価項目ごとのデータ
| Quiz | 小テスト | Quiz vs 小テスト |
|---|---|---|
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「Quiz vs 小テスト」の斜めの線は，左下から右上に向かって，最終評点60点，70点，80点，90点のラインを表しています．
機械学習I vs 機械学習II
| 2025年度 | 2024年度 | 2023年度 |
|---|---|---|
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パターン情報処理
成績評価法の概要
旧カリ「パターン情報処理」は「機械学習I」および「機械学習II」と合併開講のセメスター科目ですので，「機械学習I/II」相当の評点の合計におまけ点（おまけ課題等の分）を加算したものを最終評点としました． 「機械学習I/II」相当の評点（それぞれ50点満点）は以下の評価項目から算出しています．
- Quiz
- 授業時間中に Moodle 等で実施した小テストの得点率から算出．20点分．
- 小テスト
- 授業時に1回実施した試験の得点率から算出．30点分．
総合成績
| 年度 | 履修登録 | 履修辞退等 | 小テスト受験 | 合格者数 | 合格/登録 | 合格/受験 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2025 | 0 | 0 | 0 | 0 | -% | -% |
| 2024 | 2 | 0 | 1 | 1 | 50% | 100% |
| 2023 | 4 | 1 | 3 | 2 | 50% | 67% |
注意: 「合格/登録」 の (分母) は (履修登録) - (履修辞退等) です