Riferimenti per machine learning e RCF
Per ulteriori informazioni su Machine Learning e su questo algoritmo, suggeriamo di consultare le risorse seguenti:
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L'articolo Robust Random Cut Forest (RRCF): A No Math Explanation
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)
offre nozioni di base complete sul machine learning. -
Random Cut Forest Based Anomaly Detection On Streams
, è un whitepaper accademico che analizza gli aspetti tecnici del rilevamento e della previsione delle anomalie e ne fornisce degli esempi.
In altri servizi AWS viene adottato un approccio diverso a RCF. Se desideri ottenere maggiori informazioni su come RCF viene utilizzato in altri servizi, consulta quanto segue:
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Informazioni di riferimento su SQL per Servizio gestito Amazon per Apache Flink: RANDOM_CUT_FOREST e RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION
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Guida per sviluppatori di Amazon SageMaker: Algoritmo Random Cut Forest (RCF). Questo approccio viene descritto anche in The Random Cut Forest Algorithm
, un capitolo di Machine Learning for Business (ottobre 2018).
