Da li se parametri linearne regresije mogu pronaći analitički, a ne putem gradijentnog spusta?

Да, параметри линейне regresije могу се пронаћи аналитички помоћу метода најмањих квадрата. За модел ( y = X\beta + \varepsilon ), где је (X) матрица карактеристика, (y) је вектор циљних вредности, параметри (\beta) се налазе решавањем једначине:

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

Ова метода пружа тачно решење када је матрица (X^T X) инверзибилна. Градијентни пад се користи када је величина података веома велика или матрица није инверзибилна, или за сложеније моделе.