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LDA 与朴素贝叶斯在机器学习分类方面的优缺点是什么？

我知道一些差异，比如朴素贝叶斯假设变量是独立的，而 LDA 假设高斯类条件密度模型，但我不明白什么时候使用 LDA，什么时候使用 NB 取决于情况？

我在为将文件覆盖到 S3 存储桶的方法编写单元测试时遇到问题。该方法抓取文件的原始元数据，然后用新的修改版本和相同的原始元数据覆盖文件。

我想要什么测试要做的就是核实内方法，如getObjectMetadata和putObject用正确的参数调用正确

这是方法：

 public void upload(File file, String account, String bucketName) {
        String key = "fakekey";
        ObjectMetadata objMData = client.getObjectMetadata(bucketName, key).clone();
        try {
            // cloning metadata so that overwritten file has same metadata as original file
            client.putObject(new PutObjectRequest(bucketName, key, file).withMetadata(objMData));
        } catch(AmazonClientException e) {
            e.printStackTrace();
        } 

这是我的测试方法：

@Mock
private AmazonS3 client = new AmazonS3Client();

public void testUpload() {

    S3Uploader uploader = new S3Uploader(client);

    File testFile = new File("file.txt");
    String filename = "file.txt";
    String bucketname …