本文分析了核回归方法的泛化误差，探讨了高斯过程与宽神经网络的等效性，提出了新的谱原理，并揭示了训练集大小对泛化能力的影响。研究表明，更多数据可能损害推广能力，并提出了一种灵活的谱核学习框架，以验证理论结果的有效性。