var autotuner = require('autotuner');

var p = new autotuner.Paramspace();
p.addModel('model1', {'param1' : [1,2,3], 'param2' : 10});
p.addModel('model2', {'param3' : [5,10,15]});

// Initialize the optimizer with the parameter space.
var opt = new autotuner.Optimizer(p.domainIndices, p.modelsDomains);
 
while (optimizing) {
    // Take a suggestion from the optimizer.
    var point = opt.getNextPoint();
    
    // We can extract the model name and parameters.
    var model = p.domain[point]['model'];
    var params = p.domain[point]['params'];
    
    // Train a model given the params and obtain a quality metric value.
    // ...
    
    // Report the obtained quality metric value.
    p.addSample(point, value);
}
 

// This object is created only once and kept across optimization runs.
var priors = new autotuner.Priors(p.domainIndices);

// Use the mean and kernel from the Priors instance to
// initialize the optimizer. 
var opt = new autotuner.Optimizer(p.domainIndices, p.modelsDomains, priors.mean, priors.kernel);
 
// Regular optimization run.
while (optimizing) {
    var point = opt.getNextPoint();
    var model = p.domain[point]['model'];
    var params = p.domain[point]['params'];
    // ...
    p.addSample(point, value);
}
 
// Commit the observed points to the priors.
priors.commit(p.observedValues);