Ja, die Parameter der linearen Regression können analytisch mit der Methode der kleinsten Quadrate gefunden werden. Für das Modell ( y = X\beta + \varepsilon ), wobei (X) die Merkmalsmatrix ist, (y) der Vektor der Zielwerte, werden die Parameter (\beta) durch Lösung der Gleichung gefunden:

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

Diese Methode liefert eine genaue Lösung, wenn die Matrix (X^T X) invertierbar ist. Der Gradientenabstieg wird verwendet, wenn die Datenmenge sehr groß ist oder die Matrix nicht invertierbar ist, oder für komplexere Modelle.

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