哈里-贾尔斯是一种流行的机器学习算法，其特点在于具有高效，稳定， 可扩展性，和简单性，适用于大量的高维非线性数据集。

它的优点在于其使用了一组线性变换，将输入数据映射到一个高维空间中，从而使数据集更容易被区分。

由于它可以轻松地处理缺失的数据，因此它被广泛应用于分类，聚类，降维和异常检测等领域，尤其在文本处理和图像识别方面表现突出。尽管在深度学习的时代它的表现逊于一些深度学习算法，但哈里-贾尔斯仍然是一个有效的算法，被广泛使用。