经典的优化算法可以分为直接法和迭代法两大类：直接法求出的是解析解，也叫闭式解，是一种精确解；迭代法求出的是数值解，是一种近似解。

在逻辑回归模型的参数求解中，逻辑回归的目标是最大化似然函数，而不是最小化均方误差。因此，最小二乘法求解析解是不适用的。

A: 小批量梯度下降 - 可以用于逻辑回归的参数求解。
B: 随机梯度下降 - 可以用于逻辑回归的参数求解。
C: 批量梯度下降 - 可以用于逻辑回归的参数求解。
D: 最小二乘法求解析解 - 不适用于逻辑回归的参数求解。

正确答案是：D: 最小二乘法求解析解

### 专业分析：
1. **小批量梯度下降**：这种方法将数据集划分为多个小批量，每次使用一个小批量的数据来更新模型参数，结合了批量梯度下降和随机梯度下降的优点，适用于逻辑回归。

2. **随机梯度下降**：这种方法每次使用一个样本来更新模型参数，计算速度快，但可能不稳定，适用于逻辑回归。

3. **批量梯度下降**：这种方法使用整个数据集来计算梯度并更新模型参数，适用于逻辑回归。

4. **最小二乘法求解析解**：这种方法适用于线性回归，不适用于逻辑回归。逻辑回归使用的是最大似然估计方法，而非最小二乘法。

因此，逻辑回归模型的参数求解中不可以采用的方法是最小二乘法求解析解。