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# 機械学習と RCF の参考資料
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機械学習とこのアルゴリズムの詳細については、以下の資料を参照してください。
+ 記事 [Robust Random Cut Forest (RRCF): A No Math Explanation](https://www.linkedin.com/pulse/robust-random-cut-forest-rrcf-math-explanation-logan-wilt/) では、数式を使わずにわかりやすい説明をしています。
+ 書籍 [*The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction*、第二版 (Springer Series in Statistics)](https://www.amazon.com/Elements-Statistical-Learning-Prediction-Statistics/dp/0387848576) は、機械学習の完全な基礎を提供してくれます。
+ 「[http://proceedings.mlr.press/v48/guha16.pdf](http://proceedings.mlr.press/v48/guha16.pdf)」は、異常検出と予測の両方の例を含む、専門知識を深く掘り下げた学術的なホワイトペーパーです。

RCF に対する別のアプローチが他の AWS サービスに表示されます。他のサービスで RCF がどのように使われているかを調べるには、以下を参照してください。
+ *Amazon Managed Service for Apache Flink SQL リファレンス: *[RANDOM\_CUT\_FOREST](https://docs.aws.amazon.com/kinesisanalytics/latest/sqlref/sqlrf-random-cut-forest.html) および [RANDOM\_CUT\_FOREST\_WITH\_EXPLANATION](https://docs.aws.amazon.com/kinesisanalytics/latest/sqlref/sqlrf-random-cut-forest-with-explanation.html)
+ *Amazon SageMaker デベロッパーガイド: *[Random Cut Forest (RCF) アルゴリズム](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/randomcutforest.html) このアプローチは、[ビジネス向け機械学習](https://www.amazon.com/Machine-Learning-Business-Doug-Hudgeon/dp/1617295833/ref=sr_1_3) (2018 年 10 月) の[ Random Cut Forest アルゴリズム](https://freecontent.manning.com/the-randomcutforest-algorithm/)の章でも説明されています。