Може ли параметрите на линейната регресия да се намерят аналитично, а не чрез градиентен спуск?

Да, параметрите на линейната регресия могат да бъдат намерени аналитично с помощта на метода на най-малките квадрати. За модела ( y = X\beta + \varepsilon ), където (X) е матрицата на признаците, (y) е векторът на целевите стойности, параметрите (\beta) се намират чрез решаване на уравнението:

[ \beta = (X^T X)^{-1} X^T y ]

Този метод дава точно решение, когато матрицата (X^T X) е обратима. Градиентният спуск се използва, когато размерът на данните е много голям или матрицата не е обратима, или за по-сложни модели.