山峦层层叠叠，被一层淡淡的薄雾轻轻缭绕，增添了几分朦胧与仙气

夜幕低垂，一轮皎洁的明月悬挂在深邃的夜空中，洒下柔和而清冷的银辉。壁纸的背景是一片宁静的森林或静谧的山谷，树木挺拔，枝叶在月光的轻抚下显得格外深邃而神秘，仿佛每一片叶子都承载着夜的秘密。远处，山峦层层叠叠，被一层淡淡的薄雾轻轻缭绕，增添了几分朦胧与仙气。

在这幽静的场景中，或许还有一条清澈见底的小溪缓缓流淌，水面上闪烁着点点星光，与天空中的繁星遥相呼应，营造出一种梦幻般的氛围。溪边，几朵野花静静地绽放，散发着淡淡的芬芳，吸引着偶尔飞过的夜蝶或萤火虫，为这幽静的画面增添了一抹生机与灵动。

整个壁纸色调以蓝、紫、银为主，营造出一种清冷而又不失温馨的感觉，让人仿佛置身于一个远离尘嚣、心灵得以休憩的世外桃源。这样的手机壁纸，不仅美观大方，更能在忙碌或烦躁时，给予人一份宁静与平和，让人的心灵得到片刻的放松与沉淀。

真正的亲密关系取决于我分享了多少自己的脆弱。

我整日与自己独处，无暇顾及其他。我所热切渴望的，不过是活一次，将那自发的自我抛向世界，与之相联，或与之抗争。你学得越多，就越不害怕。我所说的“学习”不是学术意义上的学习，而是对生活实实在在的理解。

不是每个人都能功成名就，我们中有些人注定要在日常生活的点滴中寻找生命的意义。

世界上好多好玩有趣的事，必须亲自参与才有意思。

付出爱才重要，而被爱是不重要的。你甚至不会对爱你的人心存感激，如果你不爱他们，他们只会让你感到厌烦。

from sklearn.linear_model import LinearRegression

import numpy as np

X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])

y = np.array([1, 3, 2, 3, 5])

model = LinearRegression()

model.fit(X, y)

print("预测值:", model.predict([[6]])ur;=http://www.3sister.cn/)

二、逻辑回归（Logistic Regression）

python

url=：（http://www.qdchengshijia.cn/）

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]])

y = np.array([0, 0, 1, 1])

model = DecisionTreeClassifier()

model.fit(X, y)

print("预测类别:", model.predict([[5, 6]]))

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [http://www.zb1.com.cn/]])

y = np.array([0, 0, 1, 1])

model = RandomForestClassifier()

model.fit(X, y)

print("预测类别:", model.predict([[5, 6]]))

python

from sklearn.svm import SVC

X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [http://zb1.com.cn/]])

y = np.array([0, 0, 1, 1])

model = SVC()

model.fit(X, y)

print("预测类别:", model.predict([[http://www.fuleeli.cn/]]))

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]])

y = np.array([0, 0, 1, 1])

model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=http://www.yhszjj.cn/)

model.fit(X, y)

print("预测类别:", model.predict([[5, 6]]))