编写一个程序，可以将一组电子邮件分类为垃圾邮件或常规邮件。
提供一组电子邮件作为输入数据集。邮件的内容和描述中可能包含垃圾信息，如黄色网站、欺诈信息、垃圾广告等。
这是一个自然语言处理（NLP）的任务，可以使用机器学习方法进行分类。以下是一个简单的步骤：

1. 数据预处理：对邮件进行分词、去除停用词、词干提取等操作。

2. 特征提取：将处理过的文章转换成数值特征。可以使用词袋模型（Bag of words）、TF-IDF等方法。

3. 模型选择和训练：选择一个适合分类任务的模型（如朴素贝叶斯、支持向量机、决策树等），使用标记好的数据进行训练。

4. 测试和评估：使用预留好的测试集对模型进行测试和评估，计算准确率、召回率、F1值等指标。

5. 部署：将训练好的模型应用到新的未知数据上，实现分类任务。

以上步骤可以使用Python等语言和相关库（如scikit-learn）来实现。