云端ML笔记本与云端Datalab的比较

云端ML笔记本和云端Datalab是两种常用的云端机器学习开发环境，它们都提供了云端的计算资源和工具，方便进行机器学习任务的开发和调试。下面将给出一个包含代码示例的方法来比较这两个工具。

1. 云端ML笔记本（Cloud ML Notebook） 云端ML笔记本是Google Cloud提供的一种云端机器学习开发环境，它基于Jupyter Notebook，并集成了Google Cloud的机器学习工具和服务。

以下是一个使用云端ML笔记本训练一个简单的线性回归模型的代码示例：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import make_regression

# 生成一些随机数据
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=1, noise=10)

# 初始化线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 预测
y_pred = model.predict(X)

2. 云端Datalab 云端Datalab是Google Cloud提供的一种云端数据科学工具，它也基于Jupyter Notebook，并集成了各种数据处理和分析工具。

以下是一个使用云端Datalab对一个CSV文件进行数据探索的代码示例：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 查看数据前几行
df.head()

# 统计数据摘要信息
df.describe()

# 绘制柱状图
df['column'].plot(kind='bar')

综上所述，云端ML笔记本适用于机器学习模型的训练和调试，而云端Datalab适用于数据的探索和分析。具体使用哪种工具取决于任务的需求和个人偏好。