创建一个电子邮件分类器，将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。


包含5000封用于训练和测试的电子邮件。
需要使用机器学习技术，例如朴素贝叶斯或支持向量机等算法来创建垃圾邮件分类器。可以使用Python中的库，如scikit-learn或tensorflow来实现。需要将5000封电子邮件分成训练集和测试集，并使用训练集进行模型的训练和优化，然后使用测试集来评估模型的性能。需要使用各种特征来表示电子邮件，例如单词出现的频率、邮件地址、主题等，以便模型学习和判断。最终，使用这个分类器来分辨新的电子邮件是垃圾邮件还是非垃圾邮件。