Jā, lineārās regresijas parametrus var atrast analītiski, izmantojot mazāko kvadrātu metodi. Modelī ( y = X\beta + \varepsilon ), kur (X) ir raksturlielumu matrica, (y) ir mērķa vērtību vektors, parametrus (\beta) var atrast, risinot vienādojumu:

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

Šī metode nodrošina precīzu risinājumu, ja (X^T X) matrica ir invertējama. Gradientu kritums tiek izmantots, kad datu apjoms ir ļoti liels vai matrica nav invertējama, vai arī sarežģītākiem modeļiem.

Iepriekšējais Tālāk