Czy parametry regresji liniowej można znaleźć analitycznie, a nie przez spadek gradientu?

Tak, parametry regresji liniowej można znaleźć analitycznie za pomocą metody najmniejszych kwadratów. Dla modelu ( y = X\beta + \varepsilon ), gdzie (X) jest macierzą cech, (y) jest wektorem wartości docelowych, parametry (\beta) są wyznaczane rozwiązując równanie:

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

Metoda ta daje dokładne rozwiązanie, gdy macierz (X^T X) jest odwracalna. Spadek gradientu jest używany, gdy rozmiar danych jest bardzo duży lub macierz jest nieodwracalna, lub dla bardziej skomplikowanych modeli.