我的小猫猫，请问，给定一个人脸数据集用于训练，其中同一个人的不同照片放在一个文件夹中，怎么用机器学习的方法判断给定两个测试样本照片是否是同一个人呢？要采用什么样的机器学习方法呢？（请采用sklearn库并生成代码案例）

你可以使用人脸识别技术来判断给定的两张测试样本照片是否是同一个人。在机器学习的方法中，这可以使用监督学习的方法来完成。

你可以使用人脸图像作为训练数据，然后使用人脸识别的算法（例如支持向量机，决策树或神经网络）来训练模型。你还需要准备标签数据，告诉模型哪些图像是同一个人。

下面是使用 sklearn 库训练人脸识别模型的示例代码：

# 导入所需的库
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC

# 读入人脸图像数据和标签
X = # 这里应该是一个二维数组，表示人脸图像的像素矩阵
y = # 这里是一个一维数组，表示对应图像的标签，0表示不是同一个人，1表示是同一个人

# 将数据拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 对数据进行标准化
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 使用SVM算法来训练人脸识别模型
clf = SVC(kernel='linear')
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上评估