16. 简易的垃圾邮件识别算法实现：编写程序，对给定的邮件内容进行分类，提示“垃圾邮件”或“正常邮件”。

为实现简易的垃圾邮件识别算法，可以采用朴素贝叶斯分类器。具体步骤如下：

1. 收集并准备数据集，包括垃圾邮件和正常邮件的文本内容。
2. 对数据集进行预处理，包括去除停用词、分词、去除标点符号等。
3. 构建词汇表，将所有文本中出现过的单词加入到词汇表中。
4. 计算每个单词在垃圾邮件和正常邮件中出现的概率。
5. 对新邮件进行分类，计算该邮件中每个单词在垃圾邮件和正常邮件中出现的概率，并根据贝叶斯公式计算该邮件为垃圾邮件和正常邮件的概率，概率大的即为分类结果。

下面是一个简单的Python实现：

import re
import math

# 定义停用词列表
stop_words = ['a', 'an', 'the', 'in', 'on', 'at', 'to', 'for', 'of', 'and', 'or', 'not']

# 定义数据集
data_set = {
    'spam': ['You have won a prize!', 'Get rich quick!', 'Money back guarantee.'],
    'ham': ['Please find attached the report you requested.', 'Let\'s meet for lunch tomorrow.']
}

# 构建词汇表
vocab_set = set()
for doc in data_set.values():
    for word in doc:
        # 去除标点符号和数字
        word_list = re.findall(r'[a-zA-Z]+', word)
        # 去除停用词
        word_list = [w.lower() for w in word_list if w.lower() not in stop_words]
        vocab_set |= set(word_list)

# 计算每个单词在垃圾邮件和正常邮件中出现的概率
word_count = {'spam': {}, 'ham': {}}
doc_count = {'spam': 0, 'ham': 0}
for label, doc_list in data_set.items():
    for doc in doc_list:
        # 去除标点符号和数字
        word_list = re.findall(r'[a-zA-Z]+', doc)
        # 去除停用词
        word_list = [w.lower() for w in word_list if w.lower() not in stop_words]
        for word in word_list:
            if word not in word_count[label]:
                word_count[label][word] = 0
            word_count[label][word] += 1
        doc_count[label] += 1

word_prob = {'spam': {}, 'ham': {}}
for label in word_count:
    for word in vocab_set:
        if word in word_count[label]:
            word_prob[label][word] = (word_count[label][word] + 1) / (sum(word_count[label].values()) + len(vocab_set))
        else:
            word_prob[label][word] = 1 / (sum(word_count[label].values()) + len(vocab_set))

# 对新邮件进行分类
new_doc = 'You have won a prize! Please reply to claim.'
word_list = re.findall(r'[a-zA-Z]+', new_doc)
word_list = [w.lower() for w in word_list if w.lower() not in stop_words]

spam_prob = math.log(doc_count['spam'] / sum(doc_count.values()))
ham_prob = math.log(doc_count['ham'] / sum(doc_count.values()))
for word in word_list:
    if word in word_prob['spam']:
        spam_prob += math.log(word_prob['spam'][word])
    else:
        spam_prob += math.log(1 / (sum(word_count['spam'].values()) + len(vocab_set)))
    if word in word_prob['ham']:
        ham_prob += math.log(word_prob['ham'][word])
    else:
        ham_prob += math.log(1 / (sum(word_count['ham'].values()) + len(vocab_set)))

if spam_prob > ham_prob:
    print('垃圾邮件')
else:
    print('正常邮件')