上一讲中我基于高斯分布介绍了建模连续型分布的高斯网络，其中所用到的多元高斯分布是一元高斯分布的扩展与推广。但在多元高斯分布中，变量的数目依然是有限的。如果像傅里叶变换（Fourier transform）那样，将无数个服从高斯概率的随机变量叠加到一起，这个在向量空间上形成的高斯分布就变成了函数空间上的高斯过程。

在概率论和统计学中，高斯过程（Gaussian process）是由出现在连续域上的无穷多个随机变量所组成的随机过程，不管连续域是时间还是空间，在上面定义的无穷维向量都可以看成是个函数（function）。高斯过程的高斯性（Gaussianity）指的是这无穷多个随机变量联合起来共同服从无穷维高斯分布，如果从中取出一部分变量，这些变量的边际分布也是高斯形式的。

不妨假设 y(x)y(x)