梯度下降更新权重 $w$初始值

可以随机初始化权重 $w$，一般采用正态分布或均匀分布进行随机初始化。具体来说，可以使用 Numpy 库中的 random.randn() 函数生成服从标准正态分布的随机数，再乘以一个较小的数，作为初始权重值。例如：

import numpy as np

# 随机初始化权重，使用标准正态分布
w = np.random.randn(input_size, output_size) * 0.01

其中，input_size 和 output_size 分别表示输入特征数和输出特征数。乘以 0.01 的目的是使得初始权重值较小，避免过大的初始权重值导致训练过程不稳定。