已知如下数据，以此为依据搭建分类模型，并预测[[3, 3], [[6, 6]]]两组新样本所属分类 [0, 0, 0, 1, 1] X = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]] y = [0, 0, 0, 1, 1]

根据给定的数据，我们可以使用机器学习中的分类算法来构建一个分类模型。常见的分类算法包括逻辑回归、决策树、支持向量机等。这里我以逻辑回归算法为例进行说明。

逻辑回归是一种二分类算法，它通过拟合一个逻辑函数来预测样本的类别。在Python中，可以使用scikit-learn库来实现逻辑回归算法。

首先，我们需要导入所需的库和数据：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

X = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]]
y = [0, 0, 0, 1, 1]

然后，我们可以创建一个逻辑回归模型，并使用给定的数据进行训练：

model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

接下来，我们可以使用训练好的模型对新样本进行预测：

new_samples = [[3, 3], [6, 6]]
predictions = model.predict(new_samples)

最后，我们可以打印出预测结果：

print(predictions)

根据以上代码，预测结果为[0, 1]，即第一组新样本属于类别0，第二组新样本属于类别1。