機器學習和 RCF 的參考
若要進一步了解機器學習和此演算法，我們建議使用以下資源：
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強健的 Random Cut Forest (RRCF)：不用數學解說
文章提供清楚易懂的解說，沒有數學方程式。 -
《The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition (Springer Series in Statistics)》
一書提供徹底的機器學習概論。 -
Random Cut Forest Based Anomaly Detection On Streams
是學術性論文，深入探討異常偵測和預測的技術，並附上範例。
不同的 RCF 方法會在其他 AWS 服務中採用。若要探索如何在其他服務中使用 RCF，請參閱下列各項：
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Amazon Managed Service for Apache Flink SQL 參考：RANDOM_CUT_FOREST 和 RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION
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Amazon SageMaker 開發人員指南：Random Cut Forest (RCF) 演算法。Machine Learning for Business
(2018 年 10 月) 中的 The Random Cut Forest Algorithm 一章對這種方法作了解釋。
