Kunnen de parameters van lineaire regressie analytisch worden gevonden, in plaats van via gradient descent?

Ja, de parameters van lineaire regressie kunnen analytisch worden gevonden met behulp van de kleinste kwadratenmethode. Voor het model ( y = X\beta + \varepsilon ), waarbij (X) de kenmerkenmatrix is, (y) de vector van doelwaarden, worden de parameters (\beta) gevonden door de vergelijking op te lossen:

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

Deze methode geeft een exacte oplossing wanneer de matrix (X^T X) omkeerbaar is. Gradient descent wordt gebruikt wanneer de dataset erg groot is of de matrix niet omkeerbaar is, of voor complexere modellen.