线性回归算法如何应用于预测分析？
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预测函数 + 单变量线性回归：\( h_{\theta}(x)=\theta_0 + \theta_1x \)；
令 \( x_0=1 \)；
则 \( h_{\theta}(x)=\theta_0x_0 + \theta_1x_1 \)；
多变量线性回归：\( \{\{h_{\theta}(x)\}\}=\{\{\theta\}\}_{0}x \)。
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预测函数 + 单变量线性回归：\( h_{\theta}(x)=\theta_0 + \theta_1x \)；
令 \( x_0=1 \)；
则 \( h_{\theta}(x)=\theta_0x_0 + \theta_1x_1 \)；
多变量线性回归：\( \{\{h_{\theta}(x)\}\}=\{\{\theta\}\}_{0}x \)。