点的值，而同时包含不确定性的资料－它的一维高斯分佈（即该点的边际分佈）。对于某些核函数，可以使用矩阵代数（见条目）来计算预测值。若核函数有代数参数，则通常使用软体以拟合高斯过程的模型。由于高斯过程是基于高斯分佈（正态分佈）的概念，故其以卡尔·弗里德里希·高斯为名。可以把高斯过程看成多元正态分佈的无限维广义延伸。高斯过程常用于统计建模中，而使用高斯过程的模型可以得到高斯过程的属性。举例来说，如果把一随机过程用高斯过程建模，我们可以显示求出各种导出量的分布，这些导出量可以是例如随机过程在一定范围次数