这篇博客是作者学习edx上MIT6.041课程的笔记，涵盖了概率模型的基础概念，包括样本空间、集合、序列模型、概率定律、离散模型和连续模型，以及如何计算概率和模型与现实的关系。
前言
本系列记录了我参与edx公开课MIT6.041的一些笔记和思考。
这是这一lecture的内容：
sample space
set
为了说明样本空间是什么，我们首先需要引入一些关于set（集）的概念，一个集就是包含了很多元素，很多对象的集合。关于集合的表示方法可以是：
-有限集：
比如我们丢色子，可能出现的结果的集合是：
-可计算的无限集：（可以罗列出可能的结果）（countable set）
当然我们还有其他的表示集合的方式：
x中间的那条竖线表示的是x符合后面的种种条件。比如：
，表示的是k是偶数。
，表示的是k是偶数。
那么什么是不可计算的无穷集呢？例如
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