15.岭回归和套索回归的区别和联系？

岭回归和套索回归都是一种线性回归的方法，主要用于解决多重共线性问题。它们的目的都是通过加入正则化项来惩罚模型的复杂度，从而避免过拟合。

岭回归使用L2正则化，它的损失函数包含一个平方项，因此它的解决方案是一个参数的平方和。它的优点是可以在数据集上稳定地工作，并且可以处理高维数据。岭回归的一个缺点是，它倾向于让所有参数都非零，因此它不能用于特征选择。

套索回归使用L1正则化，它的损失函数包含一个绝对值项，因此它的解决方案是一个参数的绝对值之和。与岭回归不同，套索回归可以用于特征选择，并且能够将某些参数缩减为零。套索回归的缺点是在存在高度相关的特征时，它只能选择其中一个特征。

因此，岭回归和套索回归的区别在于它们使用的正则化项不同，岭回归使用L2正则化，套索回归使用L1正则化。它们的联系在于，它们都可以用于线性回归，都可以用于解决多重共线性问题，都可以通过调整正则化参数来平衡拟合和泛化的性能。