Lab-Logistic test_calLossReg() issue

[MMMaxwell]

Lab-Logistic 中不应该对偏置(bias)作正则化吧 因为数据没有归一化；
Lab-Logistic中如果对 bias 作正则化可以通过 test_calLossReg()的检验，但是由于数据并没有进行归一化所以这样会使得分类效果变差；
实际情况不应该对bias作正则化吧，这样准确率会升高但是无法通过这个函数test_calLossReg测试。

[xiaoyhang]

同样遇到这一问题。
如果对bias作正则化则会导致最终准确率低，分割平面也明显不对，一般来说是否也不对bias作正则化？；
但如果不对bias进行正则化，则无法通过test_calLossReg测试，另外 ||w|| 降低但也不会那么显著，不知是否还符合要求。

[kang-0909]

感谢反馈！这里应该是有问题的，不应该对bias也采取相同的正则化，本次Lab里面一起正则化以通过autograder为目标即可。后续我们会调整这个问题。