本发明涉及一种基于机器学习的智能数据处理系统，该系统包括设置模块，用以设置若干个学习周期；构建模块，用以构建学习模型并在每个学习周期内利用学习模型进行数据输入以及输出数据处理结果，学习模型包括至少两个参数元；采集模块，用以在学习周期内采集环境参数，将环境参数输入至学习模型内；比较模块，用以在获取历史学习周期内的任意多个学习周期内的数据处理结果的均值与当前的数据处理结果进行比较，获取比较结果，处理模块根据比较结果调整采集模块的采集策略以及构建模块内的参数元的数量。通过在后续的学习周期内学习模型的选择更为准确，实现学习模型的不断修正，进而不断提高数据处理的精度，提高数据处理准确性。