Refactor Logistic Regression (NumPy Version) to Formal ML Data Format (N, D)

[Paulyang80]

目前 Logistic Regression 的 NumPy 版本使用的資料格式為：

X shape = (N,)

這種格式雖然可以運作，但屬於「簡化版」，無法擴展到多特徵（multi-feature）模型，也不符合真正機器學習 pipeline 的資料格式。

為了讓整個專案後續能更順利擴展到：

多 feature logistic regression

多維線性模型

Softmax Regression

Neural Network (MLP)

與 PyTorch 版對齊

範例更符合教材與業界標準

需要將 NumPy 實作改為正式版形狀：

X shape = (N, 1)
w shape = (1, 1)
b shape = scalar

如此便可以輕鬆擴展成：

X shape = (N, D)
w shape = (D, 1)
b shape = scalar