当lambda =0时，岭系数估计值与OLS估计值不匹配

当lambda = 0时，岭系数估计值与OLS（普通最小二乘法）估计值不匹配的原因是岭回归在lambda = 0时退化为普通最小二乘法，即岭回归不再具有正则化的效果。

岭回归是一种用于解决多重共线性问题的回归分析方法，通过加入一个正则化项（L2范数）来限制回归系数的大小，从而减小模型的过拟合风险。正则化项的系数lambda控制了正则化的强度，当lambda趋近于0时，正则化的效果逐渐减弱。

在lambda = 0时，岭回归不再对回归系数进行约束，与普通最小二乘法相同，因此岭系数估计值与OLS估计值完全一致。这是因为在lambda = 0时，岭回归不再对模型进行调整，不会对回归系数产生影响。

总结起来，当lambda = 0时，岭系数估计值与OLS估计值不匹配是因为岭回归退化为普通最小二乘法，不再具有正则化的效果。