为一组垃圾邮件和正常邮件的数据集训练一个分类器，并使用该分类器对新电子邮件进行分类。
垃圾邮件和正常邮件的数据集
可以使用机器学习算法（如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等）对一组垃圾邮件和正常邮件的数据集进行训练，以捕捉特征以及区分标准。然后，可以将这个训练好的分类器应用于新的电子邮件以分类。数据集可以从公共资源如Kaggle,UCI Machine Learning Repository等获取，需要数据预处理(shuffle、分割训练/测试集)，以及特征工程(提取出垃圾邮件和正常邮件的特征)。