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Referenzen für Machine Learning und RCF
Für weitere Informationen über Machine Learning und diesen Algorithmus empfehlen wir Ihnen die folgenden Ressourcen:
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Der Artikel Robust Random Cut Forest (RRCF): Eine Nicht-mathematische Erläuterung
bietet eine klare Erklärung ohne die mathematischen Gleichungen. -
Das Buch The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition (Springer Series in Statistics)
stellt eine umfassende Grundlage für Machine Learning bereit. -
Random Cut Forest Based Anomaly Detection On Streams
, eine akademische Abhandlung, die tief in die Feinheiten der Anomalieerkennung und der Prognose eindringt, mit Beispielen.
Ein anderer Ansatz für RCF zeigt sich in anderen AWS Diensten. Wenn Sie wissen möchten, wie RCF in anderen Services verwendet wird, vgl.:
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Amazon Managed Service für Apache Flink SQL-Referenz: RANDOM_CUT_FOREST und RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION
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SageMaker Amazon-Entwicklerhandbuch: Random Cut Forest (RCF) -Algorithmus. Dieser Ansatz wird auch in The Random Cut Forest Algorithm
, einem Kapitel in Machine Learning for Business (Oktober 2018) erklärt.
