本發(fā)明公開了一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)方法，包括以下步驟：使用統(tǒng)一的API接口，屏蔽不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫之間的異構(gòu)性，以Python作為編程語言，在Python語言中調(diào)用不同機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫中的算法；將自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)問題建模為強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題，對候選機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行狀態(tài)空間劃分，確定狀態(tài)間的轉(zhuǎn)移關(guān)系，并采用Q?Learning算法完成搜索機(jī)器學(xué)習(xí)流水線的過程；對數(shù)據(jù)集進(jìn)行元特征提取，搜索最相似數(shù)據(jù)集，并利用所述最相似數(shù)據(jù)集上的運(yùn)行信息來加速自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)的收斂過程。本發(fā)明解決了現(xiàn)有的自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)收斂速度慢、可擴(kuò)展性差以及最終預(yù)測性能達(dá)不到預(yù)期的問題。