Taip, tiesinės regresijos parametrus galima rasti analitiškai naudojant mažiausių kvadratų metodą. Modelyje ( y = X\beta + \varepsilon ), kur (X) yra požymių matrica, (y) yra tikslinių reikšmių vektorius, parametrus (\beta) galima rasti sprendžiant lygtį:

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

Šis metodas suteikia tikslią sprendimą, jei (X^T X) matrica yra invertuojama. Gradientinis nusileidimas naudojamas, kai duomenų dydis yra labai didelis arba matrica nėra invertuojama, arba sudėtingesniems modeliams.

Ankstesnis Kitas