ガウス普遍性仮定（Gaussian universality ansatz）は異なる種類の過学習を理解する上で重要な影響を与えます。この仮定では、サンプリングした特徴量空間内で固有関数がガウス分布に近似されたり、期待されるテストリスクが同じようなガウス分布から生成された場合でも変わらないとみなすことが可能です。これにより、カーネル回帰やニューラルネットワーク等で発生する異なるタイプの過学習現象を包括的かつ効果的に説明することが可能です。