要设计一个机器学习模型，将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件，可以按照以下步骤：

1. 数据准备：首先，需要收集大量电子邮件，其中包括垃圾邮件和非垃圾邮件，作为训练数据集。需要将这些邮件进行标注，标记其是否为垃圾邮件。此外，还需要准备一个测试数据集，用来评估模型的性能。

2. 特征提取：对于每封电子邮件，分析其文本内容，提取出对分类有用的特征。例如，可以提取邮件中的关键词，统计其出现频率；也可以统计邮件中包含的链接个数，是否包含某些特定域名的链接，以及是否包含某些特殊字符等。

3. 模型选择：选择合适的机器学习算法作为分类模型。对于垃圾邮件分类问题，可以使用朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、逻辑回归等算法。

4. 模型训练：使用训练数据集对模型进行训练，调整模型的参数，以获得最佳的分类性能。

5. 性能评估：使用测试数据集对模型进行评估，计算其分类准确率、召回率、F1值等指标，以衡量模型的性能。

6. 模型应用：将训练好的模型应用于真实场景，对新收到的电子邮件进行分类，判断其是否为垃圾邮件。

在实际应用中，可以不断收集新的训练数据，更新模型，以提高其分类性能。此外，也
设计一个机器学习模型，将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。