分类训练一个文本分类器，可以将电子邮件分为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”两个类别。


以下是25个示例电子邮件的文本和它们的标签:
"得到大奖的机会" | 垃圾邮件
"快来看看我们的特价商品" | 垃圾邮件
"与您的账户有关的新消息" | 非垃圾邮件
"这是我们的最新报告" | 非垃圾邮件
... 
25. "感谢您的关注" | 非垃圾邮件
对于这种文本分类任务，可以使用诸如朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机等机器学习算法进行训练。首先将电子邮件文本向量化，并将其与相应的标签一起用于训练算法。 训练后，可以使用测试数据集来验证分类器的准确性和性能。