CICIDS2017官网：https://www.unb.ca/cic/datasets/ids-2017.html官网数据地址：http://205.174.165.80/CICDataset/CIC-IDS-2017/百度网盘链接链接：https://pan.baidu.com/s/1pPO6GJ16vQsfrTaB502T1g?pwd=b6bx提取码：b6bx

之前一直不理解为什么要在神经网络中引入非线性的激活函数（虽然理解为什么只有线性不行，但不理解为什么有了非线性就行了，不知道有没有和我一样的小伙伴），最近重温“李宏毅”深度学习时，恍然大悟。参考视频：【機器學習2021】預測本頻道觀看人數 (下) - 深度學習基本概念簡介：大约看前10分钟就可以明白如果不方便看坐飞机的同学，可以看我下面的整理为什么神经网络只有线性不行众数周知：机器学习的过程为：先假

由于公式太多，汇总成一篇容易打不开，所以分三篇。整篇链接：https://blog.csdn.net/zhaohongfei_358/article/details/106039576章节链接基础回顾篇https://blog.csdn.net/zhaohongfei_358/article/details/119929920高等数学篇https://blog.csdn.net/zhaohongf

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文章目录线性回归快速回忆逻辑回归中的正向传播与反向传播逻辑回归中的正向传播与反向传播-代码实战神经网络的正向传播与反向传播线性回归快速回忆在线性回归（y=ax+by=ax+by=ax+b）中，使用梯度下降时的公式为：a=a−ηdJdaa = a-\eta \frac{dJ}{da}a=a−ηdadJ​通过求出代价函数 JJJ 对参数 aaa 的导数，来更新 aaa ，不断重复该过程，直到某次a值的