给出一组半监督学习的示例数据，训练一个适当的模型进行分类或者回归任务。


数据集：Spam邮件过滤
对于半监督学习的示例数据，可以采用Spam邮件过滤数据集进行分类任务，其中包含有标记（已分类）和未标记（未分类）的邮件数据。

针对此情况，可以采用半监督学习中的自训练（self-training）策略，先使用有标记的数据对分类模型进行训练，并用该模型对未标记数据进行预测和分类。将预测结果最为标记添加到已标记（已分类）数据集中，重新训练模型，循环进行，直到收敛或者达到预设的迭代次数。最终得到的分类器可以应用于未见过的新数据。