É possível encontrar os parâmetros de regressão linear analiticamente, em vez de por descida de gradiente?

Sim, os parâmetros de regressão linear podem ser encontrados analiticamente usando o método dos mínimos quadrados. Para o modelo ( y = X\beta + \varepsilon ), onde (X) é a matriz de características, (y) é o vetor de valores alvo, os parâmetros (\beta) são encontrados resolvendo a equação:

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

Este método fornece uma solução exata quando a matriz (X^T X) é invertível. O método do gradiente descendente é usado quando o tamanho dos dados é muito grande ou a matriz não é invertível, ou para modelos mais complexos.