归一化是对连续特征来说的。那么连续特征的归一化，起到的主要作用是进行数值缩放。数值缩放的目的是解决梯度下降时，等高线是椭圆导致迭代次数增多的问题。

一、概率模型\树模型 不需要归一化

而xgboost等树模型是不能进行梯度下降的，因为树模型是阶越的，不可导。树模型是通过寻找特征的最优分裂点来完成优化的。由于归一化不会改变分裂点的位置，因此xgboost不需要进行归一化。
参考《xgboost使用之前是否需要对数据进行归一化处理 或者 ONEHOT处理?》

从概率模型角度，概率模型不关心变量值，而关心变量的分布、变量之间的条件概率。这类模型像决策树、随机森林。
关于为什么决策树和随机森林是概率模型，我觉得可以从《关于sklearn决策树和随机森林的predict_proba方法的原理解释》得到解释

二、关心变量值、使用梯度下降的算法，需要归一化

如逻辑斯特回归（logistic regression）、支持向量机（svm）、集成学习（adaboost）、KNN、K-Means等算法。

三、汇总

参考《哪些算法需要进行数据归一化？》