本发明公开了一种基于机器学习的非侵入式检测方法，包括：通过移动终端设置对应的用电器的最大工作功率Pmax；采集用电器的电压电流数据，生成时间‑功率连续数据；用离散采样系统处理采集数据，得到时间‑功率的离散数据；计算时刻t的离散数据的功率变化量ΔP，若ΔP=0为稳态过程；若ΔP>0为暂态过程；以t为起点，t+N为终点在MCU中记录该时间段功率曲线；采集用电器的电流电压值，识别用电器状态；如果处于暂态过程，与上一个功率时间曲线比对；如果在此后的N个时间点内，发现P>Pmax或者出现暂态过程的时间点间隔小于预设的N，则发出警报信息。本方法其能准确测量家用用电器的各项参数.通过组网来实现特定区域内的各个用电器的参数的检测。