¿Se pueden encontrar los parámetros de la regresión lineal analíticamente, en lugar de mediante descenso de gradiente?

Sí, los parámetros de la regresión lineal se pueden encontrar analíticamente mediante el método de los mínimos cuadrados. Para el modelo ( y = X\beta + \varepsilon ), donde (X) es la matriz de características, (y) es el vector de valores objetivo, los parámetros (\beta) se encuentran resolviendo la ecuación:

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

Este método proporciona una solución exacta siempre que la matriz (X^T X) sea invertible. El descenso de gradiente se usa cuando el tamaño de los datos es muy grande o la matriz no es invertible, o para modelos más complejos.