高斯过程 (GP) 的归纳偏差编码在协方差核中。GP 是函数的分布——当我们选择内核时，我们指定了我们期望解函数具有的特征，例如平滑、线性、周期性等。

例如，一个常见的协方差核是平方指数：

在哪里$l$是特征长度尺度。该内核指定未观察到的点将与每个观察到的点相似，作为两点之间欧几里得距离的指数衰减函数。

更详细的解释可以在 Andrew Gordon Wilson 的论文第 2.4 节或在Gaussian Processes for Machine Learning一书中找到。