同时进行特征选择和正则化（数学）的回归分析方法，旨在增强统计模型的预测准确性和可解释性，最初由斯坦福大学统计学教授于1996年基于Leo Breiman的非负参数推断(Nonnegative Garrote, NNG)提出。Lasso算法最初用于计算最小二乘法模型，这个简单的算法揭示了很多估计量的重要性质，如估计量与岭回归（Ridge regression，也叫吉洪诺夫正则化）和最佳子集选择的关系，Lasso系数估计值(estimate)和软阈值（soft thresholding）之间的联系。它也揭示了当