Definition 1. A Gaussian Process is a collection of random variables, any finite number of which have (consistent) joint Gaussian distributions.
高斯分布（Gaussian Distribution） 是由方差向量（一维的时候是一个常量）和一个协方差矩阵（一维是方差）确定。
而高斯过程是一个随机过程的集合，它由一个均值函数m(x)和方差函数k（x，x'）确定。
换句话说，高斯分布是基于向量，而高斯过程是基于函数（函数区别于序列在于连续？）
高斯分布表示：
f~GP（m,k）
意思是：函数f按照基于均值函数m（x）和协方差函数k（x，x‘）的高斯过程进行分布。就是高斯分布的一个连续性扩展，这里有一个训练方式的讲解