给出一个机器学习算法的伪代码并添加注释，解释每个步骤的目的。
```
initialize weights randomly
repeat until convergence:
  for each training example x_i:
    compute predicted output y_i
    compute error e_i = y_i - true y_i
    update weights using gradient descent
```
```
// 初始化随机权重
initialize weights randomly

// 迭代直至收敛
repeat until convergence:

  // 针对每个训练样例 x_i：
  for each training example x_i:

    // 计算预测输出 y_i
    compute predicted output y_i
    
    // 计算误差 e_i = y_i - true y_i
    compute error e_i = y_i - true y_i
    
    // 使用梯度下降更新权重
    update weights using gradient descent

```

该算法为随机梯度下降 (Stochastic Gradient Descent, SGD) 算法的伪代码。其目的是通过迭代更新权重参数，不断减少误差，提高模型对训练集的拟合能力。

具体而言，算法首先通过随机初始化权重，构建模型。然后，对于每个训练样例，算法计算预测输出，并计算误差。接着，利用误差和梯度下降算法，更新权重参数，提高模型准确性。重复执行此过程，直到模型收敛。