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# Riferimenti per machine learning e RCF
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Per ulteriori informazioni su Machine Learning e su questo algoritmo, suggeriamo di consultare le risorse seguenti:
+ L'articolo [Robust Random Cut Forest (RRCF): A No Math Explanation](https://www.linkedin.com/pulse/robust-random-cut-forest-rrcf-math-explanation-logan-wilt/) offre una descrizione chiara senza equazioni matematiche. 
+ Il libro [*The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction*, seconda edizione (Springer Series in Statistics)](https://www.amazon.com/Elements-Statistical-Learning-Prediction-Statistics/dp/0387848576) offre nozioni di base complete sul machine learning. 
+ [http://proceedings.mlr.press/v48/guha16.pdf](http://proceedings.mlr.press/v48/guha16.pdf), è un whitepaper accademico che analizza gli aspetti tecnici del rilevamento e della previsione delle anomalie e ne fornisce degli esempi. 

Un approccio diverso a RCF appare in altri AWS servizi. Se desideri ottenere maggiori informazioni su come RCF viene utilizzato in altri servizi, consulta quanto segue:
+ *Servizio gestito Amazon per Apache Flink [Riferimento SQL: [RANDOM\$1CUT\$1FOREST e RANDOM\$1CUT\$1FOREST\$1WITH\$1EXPLANATION](https://docs.aws.amazon.com/kinesisanalytics/latest/sqlref/sqlrf-random-cut-forest.html)](https://docs.aws.amazon.com/kinesisanalytics/latest/sqlref/sqlrf-random-cut-forest-with-explanation.html)*
+ *Guida per SageMaker sviluppatori Amazon:* [algoritmo Random Cut Forest (RCF)](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/randomcutforest.html). Questo approccio viene descritto anche in [The Random Cut Forest Algorithm](https://freecontent.manning.com/the-randomcutforest-algorithm/), un capitolo di [Machine Learning for Business](https://www.amazon.com/Machine-Learning-Business-Doug-Hudgeon/dp/1617295833/ref=sr_1_3) (ottobre 2018).