In this paper we propose a new criterion of classifier based on maximum a posteriori (MAP) for a binary problem without estimating the posterior probability. In the method, not the posteriori probability but a discriminant function that provides the same result with a MAP classifier is estimated directly. Its criterion consists of the maximization of expectation of a cost function and a quadratic constraint of the discriminant function. The goal of this paper is to propose a novel classifier based on the criterion and to conduct experiments its classifier to show its advantage.%MAP推定に基づくパターン識別では，一般的には，未知パターンが与えられたとき，まず各カテゴリの事後確率を計算し，その中で最も事後確率が高いカテゴリを選ぶ.しかし，事後確率の計算にはモデルの複雑さの選択，計算量，事前分布の与え方などの様々な問題が存在する.本論文では，事後確率の計算をせずにMAP推定に基づいた2値識別を実現するため，MAP推定に基づく識別関数の新しい評価基準を定義し，その基準に基づいた新しい識別器の構成法を提案する.また，提案手法の計算機実験を行い，その結果をもとに性能や特徴などを既存の手法と比較検討する.提案する評価基準は，目的関数の最大化と重み関数に依存する二次制約で構成され 識別関数モデルと重み関数を自由に与えることができる.そのため，事後確率を推定する従来の手法よりも，モデルの自由度を広げることができる.
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