svm-train可执行文件有一个参数e，它允许设置某个epsilon值。其描述仅为

设置终止标准的容忍度（默认值为0.001）

我觉得这个描述不够详细，且在网上也找不到相关解释。或许，这是一个众所周知的通用SVM参数，但我对通用SVM的了解还不够深入。

我指的是分类中使用的epsilon，而不是回归中使用的epsilon（“在epsilon-SVR的损失函数中”）并且通过选项-p指定给libsvm的epsilon。

回答：

SVM的解是通过数值优化求解的。求解器是迭代的，理论上可以无限重复迭代，直到误差精确为零——找到问题的精确解（由于浮点数舍入误差，这实际上永远不会发生）。在这种情况下，epsilon是指在停止运行求解器迭代之前，解需要接近零的容忍度。0.001通常是一个不错的值。较小的值会使训练时间更长（需要更多迭代），但不太可能导致更低的错误率，因为初始解已经足够接近。0.01也很常见，这需要更少的训练时间（更少的迭代），但有时在测试数据上的错误率比更精确的解要高。