给定一系列文本，分类每个文本是否是垃圾邮件。以下是一个例子： 给定1000封电子邮件，分类它们是否是垃圾邮件。


[ "特价机票", "抽奖赢大奖", "关注我们的新产品", "您的订单已经发送", "关于会议的提醒" ]
对这些文本进行自然语言处理和机器学习，通过训练一个分类器预测每个电子邮件是否是垃圾邮件。常用的技术包括朴素贝叶斯分类器和支持向量机。需要收集和准备文本数据，提取特征并进行模型训练和评估。