Կարո՞ղ է լինել գծային ռեգրեսիայի պարամետրերը վերլուծականորեն գտնել, այլ ոչ թե գրադիենտային նվազումով։

Այո, գծային ռեգրեսիայի պարամետրերը կարելի է գտնել վերլուծականորեն, օգտագործելով ամենափոքր քառակուսիների մեթոդը: Մոդելի ( y = X\beta + \varepsilon ) համար, որտեղ (X) հատկությունների մատրիցա է, (y) նպատակային արժեքների վեկտորն է, պարամետրերը (\beta) գտնում են լուծելով հավասարումը.

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

Այս մեթոդը տալիս է ճշգրիտ լուծում, երբ (X^T X) մատրիցան invertible է: Գրադիենտային նվազում օգտագործվում է, երբ տվյալների չափը շատ մեծ է կամ մատրիցան չի կարող վերածվել, կամ ավելի բարդ մոդելների համար։