，连续输入空间中每个点都是与一个正态分布的随机变量相关联。此外，这些随机变量的每个有限集合都有一个多元正态分布，换句话说他们的任意有限线性组合是一个正态分布。高斯过程的分布是所有那些（无限多个）随机变量的联合分布，正因如此，它是连续域（例如时间或空间）上函数的分布。高斯过程被认为是一种机器学习算法，是以方式，利用点与点之间同质性的度量作为，以从输入的训练数据预测未知点的值。其预测结果不仅包含该点的值，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