高斯过程是一种强大的机器学习框架，适用于回归、分类和推断等任务。它通过将未知函数建模为随机过程，使训练输出成为联合高斯随机变量，从而利用其统计特性推断测试输入下的函数均值和方差，具有高效预测和超参数优化的优势。