Ano, parametry lineární regrese lze nalézt analyticky pomocí metody nejmenších čtverců. Pro model ( y = X\beta + \varepsilon ), kde (X) je matice rysů, (y) je vektor cílových hodnot, jsou parametry (\beta) nalezeny řešením rovnice:

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

Tato metoda poskytuje přesné řešení za předpokladu, že matice (X^T X) je invertibilní. Gradientní sestup se používá, když je velikost dat velmi velká nebo matice není invertibilní, nebo pro složitější modely.

Předchozí Další