前言: 为啥网上的教程这么坑爹？因为大神默认你已经安装了常用的数学库了！比如lapack是跟线性代数有关的工具包。后续我们将介绍Anaconda科学计算环境，免去pip安装烦恼！
请复制粘贴命令，碰到Y/N选择Y，一路回车就OK，为啥，因为3乘以7等于21！
apt update;apt upgrade;
apt install -y git-core;
apt install python2.7-dev python-dev build-essential;
安装pip（Ubuntu14.04安装pip真的很折磨新人，原因很简单，pip 装的包在/usr/local/lib下，而系统装的是在 /usr/lib 下，系统装的包优先级别高）
cd /usr/bin;
wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py --no-check-certificate;
sudo python get-pip.py;
lapack是跟线性代数有关的工具包，很重要重要的，在ubuntu下对应lapack的是liblapack-dev和libblas-dev库
apt install liblapack-dev libblas-dev;
apt install gfortran; //fortran编译器
pip install --upgrade numpy;
pip install atlas;
pip install --upgrade scipy; //保证最新版本的scipy包，且不受之前scipy包的影响
创建Learn目录
mkdir /Learn;
cd /Learn;
git clone git://github.com/pybrain/pybrain.git;
cd pybrain;
python setup.py install;
【大功告成】
友情提示：
Pybrain的Github: https://github.com/pybrain/pybrain
Pybrain的Wiki: http://wiki.github.com/pybrain/pybrain/installation
Pybrain官方文档http://www.pybrain.org/docs/
pybrain内部集成了一些分类器，有BP神经网络、循环神经网络RNN，还有增强学习RL,PyBrain正如其名，包括神经网络、强化学习(及二者结合)、无监督学习、进化算法。因为目前的许多问题需要处理连续态和行为空间，必须使用函数逼近(如神经网络)以应对高维数据。PyBrain以神经网络为核心，所有的训练方法都以神经网络为一个实例。神经网络，包含三种层，一个是输入层，第二个是隐含层，第三是输出层。光对神经网络进行长时间的训练并不是最主要的，特征提取更重要，这样它学习的效率和效果才会更佳！
Hello，我是鞠宇峰，FullStack，现居上海，机器学习、深度学习的狂热份子，Machine Learning Creates Wealth！我喜欢把技术毫无保留地分享，请大家支持！
把有限的生命浪费在安装环境，配置环境，测试环境，MLGB的环境上，是对生命的亵渎！热爱生命，减少踩坑！
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