分类一组电子邮件，将其分类为垃圾邮件或正常邮件。 


一组电子邮件列表
对于分类一组电子邮件为垃圾邮件或正常邮件，需要进行自然语言处理和机器学习技术的实现。具体步骤如下：

1. 数据预处理：清洗数据、分词、去除停用词等。
2. 特征选取：选择关键词和特征，如邮件主题、发件人、接收时间等。
3. 建立模型：使用机器学习算法（如朴素贝叶斯、支持向量机等）建立分类模型。
4. 训练模型：使用已有数据进行训练，通过交叉验证等方法对模型进行评估和调优。
5. 测试模型：使用新数据进行测试，评估模型的准确性和召回率等指标。
6. 部署模型：将模型部署到实际应用中，对新邮件进行分类。