安排！最全算法的项目流程！

算法项目的全流程：

1.确定业务场景，
2.该场景使用哪些算法比较合适（查找资料）
3.数据处理和特征工程

1. 根据业务需求对数据进行处理（比如去重，去空等，查看数据是否满足模型要求，特征列和记录是否完整有效，每个行业的数据都不一样根据实际业务来处理）
2. 对于原始数据我们可以请教一些业务专家，问问什么特征对目标值影响较大，增加一些相关特征和组合其特征的计算，对特征可以进行数学处理（均值，标准差等）
3. 划分训练集和测试集（训练集：0.8-0.7）

4.选择合适的模型算法进行建模，在建模之前对模型的参数可以求最优解（贝叶斯，网格，手动）
5.保存模型，进行预测
6.查看特征重要性，看哪些特征的影响较大，比如：汽车价格预测（发动机的类型就影响较大）产品销售额（客户的学历，资产等）电商可以做用户画像，推荐系统，来实现精准营销。
7.把模型调试好之后，就要应用到工业生产中，这个是很困难的，可能是嵌入式项目，软件系统项目等如何结合部署才是关键的部分，这点我在工作中深有体会，最难的部分。（因为代码之前是死的，数据是活的，可能一个模型不得行，还要其他模型进入，所以算法项目的不确定性很高，对于算法工程师要求挺高的）
8.后续模型的优化和项目的迭代维护（不断满足客户的需求）

有算法的朋友可以加V交个朋友lx_19980717