blocks|key|445744|text|就我所知道,|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|445745|Y=+AX+%2B+epsilon+(有正态分布的epsilon)|445746|就是线性回归方程。Epsilon主要代表经验性收集数据时的测量误差。|445747|所以我认为这应该用线性回归来解决。|445748|https://heartbeat.fritz.ai/implementing-multiple-linear-regression-using-sklearn-43b3d3f2fe8b|offset|length|445749|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url^0|0|0|0|0|0|2L|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|S|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|T|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|U|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|V|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|H|3|I|5|6|7|W|8|@]|9|@$J|X|K|Y|1|Z]]|A|$]]|$1|L|3|-4|5|6|7|10|8|@]|9|@]|A|$]]]|M|$N|$5|O|P|Q|A|$R|I]]]]

As far as I know,
Y = AX + epsilon (with normally distributed epsilon)
is exactly the equation of a linear regression. Epsilon mostly represents the measurement error in case of empirically collected data.
So I think this should work out with a linear regression
<a href="https://heartbeat.fritz.ai/implementing-multiple-linear-regression-using-sklearn-43b3d3f2fe8b" rel="nofollow noreferrer">https://heartbeat.fritz.ai/implementing-multiple-linear-regression-using-sklearn-43b3d3f2fe8b</a>

I have two vectors:
X - The input vector of generic dimension N
Y - The output vector with the same dimension of X (N)
These vectors are related by:
Y = FX
Where F is a linear transformation, but it is unknown.
Potentially, I can build a dataset with a large number of X and Y. There is a way to find F through linear regression/neural network?
The vector size is not defined yet, but it is quite large (more than 1000 elements).
Can anyone help me to find some references on how to solve this problem using machine learning?
I have already looked for multivariate linear regression, but it points to multi variables instead of vectors.

Vectors linear regression

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我有两个向量：X -属维数N的输入向量Y -与X (N)相同维数的输出向量这些向量是通过以下方式联系起来的：Y = FX其中F是一个线性变换，但它是未知的。可能，我可以使用大量的X和Y构建数据集。有一种通过线性回归/神经网络寻找F的方法。还没有定义向量大小，但它很大(超过1000个元素)。有人能帮我找到一些关于如何用机器学习来解决这个问题的参考吗？我已经寻找多元线性回归，但它指向多变量而不是向量。

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