Lasso回归和Ridge回归是机器学习中的两种正则化技术。Lasso通过L1范数惩罚实现特征选择，能将某些系数缩小至零；而Ridge通过L2范数惩罚，系数缩小但不为零，保留所有特征。Lasso适用于冗余特征，Ridge适合所有特征可能有贡献的情况。