在高斯过程回归中，对于噪声观测，噪声被添加到协方差矩阵的诊断中（如公式2.20：http://www.gaussianprocess.org/gpml/chapters/RW2.pdf），或用Kronecker delta表示。
如何理解这个假设？
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好问题！
想到这一点的一种方法是基于内核以及如何组合它们。内核是我们用来描述观察如何彼此相关的框架，因此首先用于构建内核，并且在您正在阅读的书的第4章中对它们进行了很好的描述。
David Duvenaud的The Kernel Cookbook解释了通过添加将两个内核加在一起的效果（他甚至给出了图片，是的！）。实际上，当我们将太多内核加在一起时，我们说它们都会影响观察之间的关系，但彼此独立。那么我们可以问一下，如何在内核方面添加标识的标量被乘数？
答案 - 它说每个观察完全独立于所有其他观察，并且存在等于内核的对角线条目的方差，因此简言之，每个观察都有i.i.d.与之相关的高斯噪声！