调整线性组合 z = w·x + b，观察概率输出 \(\sigma(z)\) 如何变化，并理解为什么逻辑回归在 z=0 附近最敏感。
观察：当 |z| 很大时，σ(z) 接近 0 或 1，梯度变小，学习变慢；当 z 接近 0 时，模型最“犹豫”，但可学习性最强。