Introducimos el -lasso que generaliza el conocido lasso de Tibshirani (1996) con un subconjunto convexo cerrado de un espacio euclidiano - para algún entero . Este conjunto puede interpretarse como el conjunto de errores dentro de un nivel de tolerancia dado cuando se toman medidas lineales para recuperar una señal/imagen a través del lasso. Las soluciones del -lasso dependen de un parámetro de ajuste . En este artículo, obtenemos propiedades básicas de las soluciones como función de . Debido a la mal planteamiento, también aplicamos regularización al -lasso. Además, discutimos métodos iterativos para resolver el -lasso que incluyen el algoritmo de proximal-gradient y el algoritmo de proyección-gradient.