Este estudio emplea algoritmos iterativos de búsqueda de línea exacta para resolver problemas de optimización no restringidos a gran escala en los que la dirección es una modificación de tres términos del método iterativo con dos parámetros escalados diferentes. El objetivo de esta investigación es identificar la efectividad de las nuevas direcciones tanto teóricamente como numéricamente. Se establece la propiedad de descenso suficiente y el análisis de convergencia global de los métodos sugeridos. Para propósitos de experimentación numérica, los métodos se comparan con el conocido método iterativo de tres términos anterior y cada método se evalúa sobre el mismo conjunto de problemas de prueba con diferentes puntos iniciales. Los resultados numéricos muestran que el rendimiento de los métodos de tres términos propuestos es más eficiente y superior al método existente. Estos métodos también podrían producir una ecuación de regresión lineal aproximada para resolver el modelo de regresión. Los hallazgos de este estudio pueden ayudar a comprender mejor la aplicabilidad de los algoritmos numéricos que se pueden utilizar para estimar el modelo de regresión.