嶺迴歸分析（Ridge Regression），也稱爲Tikhonov正則化，是一種用於處理具有多重共線性數據的迴歸分析技術。
嶺迴歸是改良版的最小二乘估計法，它通過放棄最小二乘法的無偏性，以損失部分信息、降低精度爲代價，獲得更符合實際、更可靠的迴歸係數。在多重共線性環境中，自變量之間的高度相關性會導致普通最小二乘法（OLS）估計的迴歸係數變得非常不穩定，甚至無法解釋。嶺迴歸通過引入一箇非常小的、稱爲正則化參數的偏差，來改善估計的穩定性和減少方差，雖然這會以略微增加偏差爲代價。
此外，嶺迴歸也常被用於對病態數據（即某些微小變動可能導致計算結果誤差很大的數據）進行擬合，其效果通常優於普通最小二乘法。這種技術通過對參數施加約束，防止過擬合，並適用於處理不適定問題（即條件不穩定的問題）。