লজিস্টিক রিগ্রেশন পরিচিতি Logistic Regression কি? Logistic Regression এর ব্যবহার এবং প্রয়োজনীয়তা Logistic Regression বনাম Linear Regression Logistic Regression এর বাস্তব জীবনে ব্যবহার (Classification Problem) Python এ Logistic Regression এর জন্য সেটআপ Python ইনস্টলেশন এবং Virtual Environment তৈরি প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি: NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn Jupyter Notebook ইনস্টলেশন এবং ব্যবহার ডেটাসেট প্রস্তুতি (CSV ফাইল লোড করা) ডেটা প্রি-প্রসেসিং ডেটা প্রি-প্রসেসিং এর প্রয়োজনীয়তা Missing Data হ্যান্ডলিং (mean, median, mode) Categorical ডেটা Encoding (One-Hot Encoding, Label Encoding) Feature Scaling (Normalization এবং Standardization) Logistic Regression এর মৌলিক ধারণা Logistic Regression এর গাণিতিক ধারণা Odds এবং Log-Odds এর ব্যবহার Sigmoid ফাংশন এর ভূমিকা Binary এবং Multiclass Classification Python এ Logistic Regression মডেল তৈরি Scikit-learn এর LogisticRegression ক্লাস ব্যবহার করা Train/Test Split এবং ডেটা বিভাজন মডেল তৈরি এবং ফিট করা মডেল প্রেডিকশন এবং প্রেডিক্ট করা মডেল ইভ্যালুয়েশন (Model Evaluation) Accuracy, Precision, এবং Recall এর ধারণা Confusion Matrix, ROC Curve, এবং AUC F1-Score এর গুরুত্ব এবং ব্যবহার Classification Report তৈরি Multiclass Classification Multiclass Classification এর ধারণা One-vs-Rest (OvR) এবং One-vs-One (OvO) পদ্ধতি Python এ Multiclass Logistic Regression মডেল তৈরি করা Multiclass Confusion Matrix এবং ইভ্যালুয়েশন Feature Selection এবং Engineering Feature Selection কি এবং কেন প্রয়োজন? Correlation Analysis এবং Feature Importance Recursive Feature Elimination (RFE) ব্যবহার Feature Engineering কৌশল মডেল টিউনিং এবং Hyperparameter Optimization Hyperparameters কি এবং কিভাবে কাজ করে? Logistic Regression এর Hyperparameters (C, solver, max_iter) Grid Search এবং Random Search ব্যবহার Hyperparameter Tuning এর বাস্তব উদাহরণ Regularization এবং Overfitting প্রতিরোধ Overfitting এর সমস্যা এবং এর সমাধান L1 এবং L2 Regularization (Ridge এবং Lasso) Regularization Parameter (C) এর ব্যবহার Regularization এর বাস্তব উদাহরণ Imbalanced Data হ্যান্ডলিং Imbalanced Dataset এর সমস্যা SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) Class Weights ব্যবহার করে Logistic Regression তৈরি Imbalanced Data হ্যান্ডলিং এর উদাহরণ ogistic Regression এর Limitations এবং সমাধান Logistic Regression এর সীমাবদ্ধতা Non-linear Relationships এর সমস্যাগুলো Outliers এর প্রভাব এবং সমাধান অন্য Classification Algorithms এর সাথে তুলনা Model Deployment এবং API Integration মডেল ডেপ্লয়মেন্ট এর ধারণা Flask/Django দিয়ে মডেল ডেপ্লয় করা REST API এর মাধ্যমে মডেল সার্ভ করা মডেলের বাস্তব উদাহরণ বাস্তব উদাহরণ এবং প্রজেক্ট ডেমো Logistic Regression দিয়ে Binary Classification প্রজেক্ট Multiclass Classification এর উদাহরণ Hyperparameter Tuning এবং Model Optimization Flask দিয়ে Logistic Regression মডেল ডেপ্লয়মেন্ট