岭回归（Ridge Regression）和套索回归（Lasso Regression）都是回归分析中用于处理特定问题的技术。

岭回归是一种专用于处理多重共线性问题的回归算法。多重共线性指的是自变量之间存在高度相关性的情况。岭回归通过添加一个正则化项（即惩罚项）来解决这个问题，该项会惩罚模型中的大系数，从而减小自变量之间的相关性。这实质上是一种改良的最小二乘估计法，它放弃了最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价，获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法。

套索回归则是一种用于特征选择的回归算法。特征选择是指从所有可能的自变量中选择出最重要的自变量。套索回归通过添加一个正则化项来实现特征选择，该项会使得一些自变量的系数变为零，从而将它们排除在模型之外。因此，套索回归可以帮助简化模型，提高模型的解释性，并减少过拟合的风险。

总的来说，岭回归和套索回归都是通过添加正则化项来改进普通线性回归的方法，但它们的目标和效果略有不同。岭回归主要关注减小自变量之间的相关性，而套索回归则更注重特征选择。