使用一些高斯过程回归/克里金模型，可以同时指定非零块和噪声项。例如，在Scikit-learn 的 GPR 模型中，有一个alpha参数，我认为它代表了金块，还有一个WhiteKernel代表噪声的参数，可以添加到任何其他内核中。
据我所知，这两个组件对结果的影响非常相似（尽管反例在这里可能很有启发性）。
我想知道这两个代表什么。我认为（在关于chat的一些讨论之后）金块基本上代表了低距离空间变异性（例如，尺度上的变异性大于零，但小于数据集中的最小距离），其中噪声项表示采样值的不确定性每个数据点的（所以基本上是测量误差）。这是一个正确的解释吗？噪声项还可以代表其他事物吗？
随机噪声和金块效应在某种程度上确实非常相似。两者的区别出现
随机噪声模型假设观察值被加性 IID 高斯噪声破坏。实际上，这意味着在单个位置的重复观察会产生不同的结果。在这种情况下，GP 的后验平均值不等于观测值（即使在特定位置只有一个观测值）。这是GP 回归，具有（通常）平滑回归函数。
另一方面，块金模型假设一个确定性观察模型（重复观察应该提供相同的值），但是一个非常粗糙的基础函数。在这种情况下，GP 的后验均值等于每个观测点的观测值，但在这些点处不连续。这实际上是GP 插值的一种形式，具有不连续的插值。
备注：在第一种情况下（随机噪声），重复观察的单个值无关紧要。GP 的后验分布仅取决于每个位置的观察次数及其平均值。