在昂贵优化中，只知道候选点的预测目标值还不够：当两个点的预测值接近时，哪一个更值得花一次真实评估？Kriging 为每个候选点建立预测分布，使算法能同时利用预测均值和模型不确定性。在确定性计算机实验中，它常以高斯过程（Gaussian Process，GP）回归的形式实现。

用均值和协方差描述未知函数

设真实目标函数为 $f(\mathbf{x})$，Kriging 用一个带均值函数和协方差函数的高斯过程描述我们对未知函数的认识：