本發(fā)明提供一種基于智能分析的海量數(shù)據(jù)樣本增量分析方法，包括如下步驟：步驟1、利用原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)集D學(xué)習(xí)出當(dāng)前分類器C；步驟2、用當(dāng)前分類器對未標(biāo)注類別標(biāo)簽的新增訓(xùn)練集T進(jìn)行分類，針對每一個未標(biāo)記的新增訓(xùn)練樣例，利用Q一學(xué)習(xí)算法計算其Q值，從T中選擇有利于提高當(dāng)前分類器精度的新增訓(xùn)練實例，并賦予其標(biāo)簽CP，添加到訓(xùn)練集D中；步驟3、利用新增樣本修正分類器參數(shù)，直到新增訓(xùn)練集T中的全部實例加入訓(xùn)練集D中。本發(fā)明的有益效果是：利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)中經(jīng)典的Q學(xué)習(xí)來合理選擇樣本增量序列，削弱噪聲數(shù)據(jù)的負(fù)面影響。