Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris. # Referensi untuk pembelajaran mesin dan RCF Untuk mempelajari lebih lanjut tentang pembelajaran mesin dan algoritma ini, kami menyarankan sumber daya berikut: + Artikel [Robust Random Cut Forest (RRCF): Penjelasan Tanpa Matematika memberikan penjelasan](https://www.linkedin.com/pulse/robust-random-cut-forest-rrcf-math-explanation-logan-wilt/) yang jelas tanpa persamaan matematika. + Buku [*The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction*, Second Edition (Springer Series in Statistics)](https://www.amazon.com/Elements-Statistical-Learning-Prediction-Statistics/dp/0387848576) memberikan landasan menyeluruh pada pembelajaran mesin. + [http://proceedings.mlr.press/v48/guha16.pdf](http://proceedings.mlr.press/v48/guha16.pdf), sebuah paper ilmiah yang menyelami jauh ke dalam teknis deteksi dan peramalan anomali, dengan contoh. Pendekatan yang berbeda untuk RCF muncul di layanan lain AWS . Jika Anda ingin menjelajahi bagaimana RCF digunakan di layanan lain, lihat berikut ini: + *Layanan Terkelola Amazon untuk Apache Flink Referensi SQL:* [https://docs.aws.amazon.com/kinesisanalytics/latest/sqlref/sqlrf-random-cut-forest-with-explanation.html](https://docs.aws.amazon.com/kinesisanalytics/latest/sqlref/sqlrf-random-cut-forest-with-explanation.html) + *Panduan SageMaker Pengembang Amazon: Algoritma* [Random Cut Forest (RCF)](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/randomcutforest.html). Pendekatan ini juga dijelaskan dalam [The Random Cut Forest Algorithm](https://freecontent.manning.com/the-randomcutforest-algorithm/), sebuah chapter di [Machine Learning for Business](https://www.amazon.com/Machine-Learning-Business-Doug-Hudgeon/dp/1617295833/ref=sr_1_3) (Oktober 2018).