在垃圾邮件识别中，统计机器学习的主要挑战包括：

1、数据不平衡：在垃圾邮件和非垃圾邮件的数据集中，通常非垃圾邮件的数量远远大于垃圾邮件的数量，这会导致模型在训练时偏向于非垃圾邮件的分类，从而影响模型的准确性。

2、特征选择：垃圾邮件通常会使用一些隐蔽的手段来逃避检测，例如使用拼写错误、特殊字符、隐藏文本等，这就需要选择合适的特征来描述垃圾邮件的特点，从而提高模型的准确性。

3、过拟合：由于垃圾邮件的数量较少，如果模型过于复杂，很容易出现过拟合的情况，即模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现较差。

4、对抗样本：垃圾邮件的发送者可能会故意制造一些能够逃避检测的样本，例如使用特殊的编码方式、插入无关内容等，这就需要模型具备一定的鲁棒性，能够对抗这些对抗样本的攻击。

针对这些挑战，可以采取一些措施来提高模型的性能，例如使用数据增强技术来平衡数据集、选择合适的特征、使用正则化技术来防止过拟合、使用对抗训练来提高模型的鲁棒性等。此外，也可以结合其他技术，例如基于规则的过滤、自然语言处理等技术来提高垃圾邮件识别的准确性和效率。