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# Referências para machine learning e RCF
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Para saber mais sobre machine learning e seu algoritmo, sugerimos os seguintes recursos:
+ O artigo [Robust Random Cut Forest (RRCF): A No Math Explanation](https://www.linkedin.com/pulse/robust-random-cut-forest-rrcf-math-explanation-logan-wilt/) fornece uma explicação lúcida sem as equações matemáticas. 
+ O livro [*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) fornece uma base completa sobre machine learning. 
+ [http://proceedings.mlr.press/v48/guha16.pdf](http://proceedings.mlr.press/v48/guha16.pdf), um artigo acadêmico que se aprofunda nos conceitos técnicos de detecção e previsão de anomalias, incluindo exemplos. 

Uma abordagem diferente da RCF aparece em outros AWS serviços. Se você quiser explorar como o RCF é usado em outros serviços, consulte:
+ *Amazon Managed Service for Apache Flink Referência 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)
+ *Guia SageMaker do desenvolvedor da Amazon:* [algoritmo Random Cut Forest (RCF)](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/randomcutforest.html). Essa abordagem também é explicada em [The Random Cut Forest Algorithm](https://freecontent.manning.com/the-randomcutforest-algorithm/), um capítulo de [Machine Learning for Business](https://www.amazon.com/Machine-Learning-Business-Doug-Hudgeon/dp/1617295833/ref=sr_1_3) (outubro de 2018).