D选项不严谨，Lasso只是缓解了由于共线性导致的估计误差的问题，而不是解决共线性，故错误

正确答案是：D: Lasso可以解决特征之间”共线性“的问题。

专业分析：

A: 岭回归的扰动项越大，模型越不容易受到共线性的影响。这个描述是正确的。岭回归通过在损失函数中添加一个L2正则化项，可以减小回归系数的大小，从而减轻共线性对模型的影响。

B: 岭回归的扰动项挤占了w中由原始的特征矩阵贡献的空间。这个描述也是正确的。岭回归的L2正则化项会影响特征矩阵对回归系数的贡献，从而调整回归系数的大小。

C: 相比Lasso，岭回归中自变量系数会很快衰减，但很难归为零。这个描述也是正确的。岭回归（L2正则化）会使得回归系数趋向于较小的值，但通常不会将其完全归零。而Lasso回归（L1正则化）则有可能将某些回归系数变为零，从而实现特征选择。

D: Lasso可以解决特征之间”共线性“的问题。这个描述是错误的。Lasso回归主要是通过L1正则化来进行特征选择，但它并不能完全解决特征之间的共线性问题。岭回归（L2正则化）在应对共线性问题时通常更有效。